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  Learning Linear Temporal Properties from Noisy Data: A MaxSAT-Based Approach

Gaglione, J.-R., Neider, D., Roy, R., Topcu, U., & Xu, Z. (2021). Learning Linear Temporal Properties from Noisy Data: A MaxSAT-Based Approach. In Z. Hou, & V. Ganesh (Eds.), Automated Technology for Verification and Analysis (pp. 74-90). Berlin: Springer. doi:10.1007/978-3-030-88885-5_6.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-6D26-3 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-6D27-2
Genre: Konferenzbeitrag
Latex : Learning Linear Temporal Properties from Noisy Data: {A} {MaxSAT}-Based Approach

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Gaglione, Jean-Raphaël1, Autor
Neider, Daniel2, Autor           
Roy, Rajarshi2, Autor           
Topcu, Ufuk1, Autor
Xu, Zhe1, Autor
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Group R. Majumdar, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society, ou_2105292              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20212021
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Gaglione_ATVA21
DOI: 10.1007/978-3-030-88885-5_6
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 19th International Symposium on Automated Technology for Verification and Analysis
Veranstaltungsort: Gold Coast, Australia
Start-/Enddatum: 2021-10-18 - 2021-10-22

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Automated Technology for Verification and Analysis
  Kurztitel : ATVA 2021
  Untertitel : 19th International Symposium, ATVA 2021 ; Gold Coast, QLD, Australia, October 18–22, 2021 ; Proceedings
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Hou, Zhe1, Herausgeber
Ganesh, Vijay1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 74 - 90 Identifikator: ISBN: 978-3-030-88884-8

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
  Kurztitel : LNCS
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 12971 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -