Exploring extramae: a scalable self-supervised approach to synthetic time series generation

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorAblets A. V.
dc.date.accessioned2023-11-14T09:36:18Z
dc.date.available2023-11-14T09:36:18Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionAblets A. V. Exploring extramae: a scalable self-supervised approach to synthetic time series generation / A. V. Ablets // Стан, досягнення та перспективи інформаційних систем і технологій: матеріали XXIII Всеукр. наук.-техн. конф. молодих вчених, аспірантів та студентів, Одеса, 20–21 квіт. 2023 р. / Одес. нац. технол. ун-т . – Одеса, 2023. – С. 325-326. – Бібліогр.: 5 назв.
dc.identifier.urihttps://card-file.ontu.edu.ua/handle/123456789/26928
dc.subjectархітектура
dc.subjectохорона здоров’я
dc.subjectфінанси
dc.subjectмоніторинг
dc.subjectфінансові дані
dc.titleExploring extramae: a scalable self-supervised approach to synthetic time series generation
dc.typeArticle
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Stan_dosyagnennya_inform tekhnologiy Ablets.pdf
Розмір:
705.8 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Стан, досягнення та перспективи інформаційних систем і технологій (Status, achievements and prospects of information systems and technologies)