Estadísticas
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| A domain-independent methodology to analyze IoT data streams in real-time. A proof of concept implementation for anomaly detection from environmental data | 485 |
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| A domain-independent methodology to analyze IoT data streams in real-time. A proof of concept implementation for anomaly detection from environmental data | 2 | 4 | 9 | 2 | 6 | 2 | 23 |
Descargas del fichero
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| trilles_2016.pdf | 683 |
Países con más visualizaciones
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| Estados Unidos | 253 |
| España | 58 |
| Ucrania | 24 |
| Canadá | 16 |
| Alemania | 14 |
| Japón | 14 |
| China | 12 |
| Reino Unido | 10 |
| India | 10 |
| Polonia | 10 |
Ciudades con más visualizaciones
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|---|---|
| Ashburn | 51 |
| Castellón | 34 |
| Fairfield | 31 |
| Oakland | 25 |
| Ann Arbor | 24 |
| Cambridge | 16 |
| Houston | 15 |
| Tokyo | 14 |
| Ottawa | 12 |
| Menlo Park | 7 |
