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Autor Xiao, Liang |
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Crear una solicitud de compra Refinar búsqueda9th International Conference, IScIDE 2019, Nanjing, China, October 17–20, 2019, Proceedings, Part I / Cui, Zhen ; Pan, Jinshan ; Zhang, Shanshan ; Xiao, Liang ; Yang, Jian
TÃtulo : 9th International Conference, IScIDE 2019, Nanjing, China, October 17–20, 2019, Proceedings, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cui, Zhen, ; Pan, Jinshan, ; Zhang, Shanshan, ; Xiao, Liang, ; Yang, Jian, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIX, 577 p. 369 ilustraciones, 230 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-36189-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Visión por computador Informática Procesamiento de datos Modelos de Computación Clasificación: Resumen: Los dos volúmenes LNCS 11935 y 11936 constituyen las actas de la 9.ª Conferencia Internacional sobre Ciencia de la Inteligencia e IngenierÃa de Big Data, IScIDE 2019, celebrada en Nanjing, China, en octubre de 2019. Los 84 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 252 presentaciones. Los artÃculos están organizados en dos partes: ingenierÃa de datos visuales; y big data y aprendizaje automático. Cubren una amplia gama de temas que incluyen enfoques bayesianos y teóricos de la información, modelos gráficos probabilÃsticos, análisis de big data, redes neuronales y neuroinformática, bioinformática, biologÃa computacional e interfaces cerebro-computadora, asà como avances en técnicas fundamentales de reconocimiento de patrones relevantes para procesamiento de imágenes, visión por computadora y aprendizaje automático. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 9th International Conference, IScIDE 2019, Nanjing, China, October 17–20, 2019, Proceedings, Part I [documento electrónico] / Cui, Zhen, ; Pan, Jinshan, ; Zhang, Shanshan, ; Xiao, Liang, ; Yang, Jian, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIX, 577 p. 369 ilustraciones, 230 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-36189-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia artificial MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Visión por computador Informática Procesamiento de datos Modelos de Computación Clasificación: Resumen: Los dos volúmenes LNCS 11935 y 11936 constituyen las actas de la 9.ª Conferencia Internacional sobre Ciencia de la Inteligencia e IngenierÃa de Big Data, IScIDE 2019, celebrada en Nanjing, China, en octubre de 2019. Los 84 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 252 presentaciones. Los artÃculos están organizados en dos partes: ingenierÃa de datos visuales; y big data y aprendizaje automático. Cubren una amplia gama de temas que incluyen enfoques bayesianos y teóricos de la información, modelos gráficos probabilÃsticos, análisis de big data, redes neuronales y neuroinformática, bioinformática, biologÃa computacional e interfaces cerebro-computadora, asà como avances en técnicas fundamentales de reconocimiento de patrones relevantes para procesamiento de imágenes, visión por computadora y aprendizaje automático. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : 9th International Conference, IScIDE 2019, Nanjing, China, October 17–20, 2019, Proceedings, Part II Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cui, Zhen, ; Pan, Jinshan, ; Zhang, Shanshan, ; Xiao, Liang, ; Yang, Jian, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XX, 455 p. 357 ilustraciones, 145 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-36204-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Procesamiento de datos Informática MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Modelos de Computación Clasificación: Resumen: Los dos volúmenes LNCS 11935 y 11936 constituyen las actas de la 9.ª Conferencia Internacional sobre Ciencia de la Inteligencia e IngenierÃa de Big Data, IScIDE 2019, celebrada en Nanjing, China, en octubre de 2019. Los 84 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 252 presentaciones. Los artÃculos están organizados en dos partes: ingenierÃa de datos visuales; y big data y aprendizaje automático. Cubren una amplia gama de temas que incluyen enfoques bayesianos y teóricos de la información, modelos gráficos probabilÃsticos, análisis de big data, redes neuronales y neuroinformática, bioinformática, biologÃa computacional e interfaces cerebro-computadora, asà como avances en técnicas fundamentales de reconocimiento de patrones relevantes para procesamiento de imágenes, visión por computadora y aprendizaje automático. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 9th International Conference, IScIDE 2019, Nanjing, China, October 17–20, 2019, Proceedings, Part II [documento electrónico] / Cui, Zhen, ; Pan, Jinshan, ; Zhang, Shanshan, ; Xiao, Liang, ; Yang, Jian, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XX, 455 p. 357 ilustraciones, 145 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-36204-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Visión por computador Inteligencia artificial Procesamiento de datos Informática MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Modelos de Computación Clasificación: Resumen: Los dos volúmenes LNCS 11935 y 11936 constituyen las actas de la 9.ª Conferencia Internacional sobre Ciencia de la Inteligencia e IngenierÃa de Big Data, IScIDE 2019, celebrada en Nanjing, China, en octubre de 2019. Los 84 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 252 presentaciones. Los artÃculos están organizados en dos partes: ingenierÃa de datos visuales; y big data y aprendizaje automático. Cubren una amplia gama de temas que incluyen enfoques bayesianos y teóricos de la información, modelos gráficos probabilÃsticos, análisis de big data, redes neuronales y neuroinformática, bioinformática, biologÃa computacional e interfaces cerebro-computadora, asà como avances en técnicas fundamentales de reconocimiento de patrones relevantes para procesamiento de imágenes, visión por computadora y aprendizaje automático. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Learning-based VANET Communication and Security Techniques Tipo de documento: documento electrónico Autores: Xiao, Liang, ; Zhuang, Weihua, ; Zhou, Sheng, ; Chen, Cailian, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: IX, 134 p. 54 ilustraciones, 48 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-01731-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Sistemas de comunicación inalámbrica Sistemas de comunicación móviles Protección de datos Inteligencia artificial Telecomunicación Comunicación inalámbrica y móvil Seguridad de datos e información IngenierÃa en Comunicaciones Redes Clasificación: Resumen: Este oportuno libro brinda una amplia cobertura de cuestiones de redes vehiculares ad-hoc (VANET), como la seguridad y la selección de redes. Se aplican métodos basados ​​en el aprendizaje automático para resolver estos problemas. Este libro también incluye cuatro capÃtulos rigurosamente arbitrados por destacados investigadores internacionales que trabajan en esta área temática. El material sirve como referencia útil para investigadores, estudiantes de posgrado y profesionales que buscan soluciones a problemas relacionados con la comunicación y la seguridad de VANET. Este libro también ayudará a los lectores a comprender cómo utilizar el aprendizaje automático para abordar los desafÃos de seguridad y comunicación en VANET. Las redes vehiculares ad-hoc (VANET) respaldan las comunicaciones de vehÃculo a vehÃculo y de vehÃculo a infraestructura para mejorar la seguridad de la transmisión, ayudar a desarrollar la conducción no tripulada y respaldar las aplicaciones en auge de unidades a bordo (OBU). La alta movilidad de las OBU y la red dinámica a gran escala con unidades fijas en carretera (RSU) hacen que VANET sea vulnerable a las interferencias. La comunicación antiinterferencias de los VANET se puede mejorar significativamente mediante el uso de vehÃculos aéreos no tripulados (UAV) para transmitir el mensaje OBU. Los UAV ayudan a transmitir el mensaje OBU para mejorar la relación señal-interferencia más ruido de las señales OBU y, por lo tanto, reducen la tasa de errores de bits del mensaje OBU, especialmente si las RSU de servicio están bloqueadas por bloqueadores y/o o interferencia, lo cual también se demuestra en este libro. Este libro sirve como una referencia útil para investigadores, estudiantes de posgrado y profesionales que buscan soluciones a problemas relacionados con la comunicación y la seguridad de VANET. Nota de contenido: 1 Introduction -- 2 Learning-based Rogue Edge Detection in VANETs with Ambient Radio Signals -- 3 Learning While Offloading: Multi-armed Bandit Based Task Offloading in Vehicular Edge Computing Networks -- 4 Intelligent Network Access System for Vehicular Real-time Service Provisioning -- 5 UAV Relay in VANETs Against Smart Jamming with Reinforcement Learning -- 6 Conclusion and Future Work. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Learning-based VANET Communication and Security Techniques [documento electrónico] / Xiao, Liang, ; Zhuang, Weihua, ; Zhou, Sheng, ; Chen, Cailian, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - IX, 134 p. 54 ilustraciones, 48 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-01731-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Sistemas de comunicación inalámbrica Sistemas de comunicación móviles Protección de datos Inteligencia artificial Telecomunicación Comunicación inalámbrica y móvil Seguridad de datos e información IngenierÃa en Comunicaciones Redes Clasificación: Resumen: Este oportuno libro brinda una amplia cobertura de cuestiones de redes vehiculares ad-hoc (VANET), como la seguridad y la selección de redes. Se aplican métodos basados ​​en el aprendizaje automático para resolver estos problemas. Este libro también incluye cuatro capÃtulos rigurosamente arbitrados por destacados investigadores internacionales que trabajan en esta área temática. El material sirve como referencia útil para investigadores, estudiantes de posgrado y profesionales que buscan soluciones a problemas relacionados con la comunicación y la seguridad de VANET. Este libro también ayudará a los lectores a comprender cómo utilizar el aprendizaje automático para abordar los desafÃos de seguridad y comunicación en VANET. Las redes vehiculares ad-hoc (VANET) respaldan las comunicaciones de vehÃculo a vehÃculo y de vehÃculo a infraestructura para mejorar la seguridad de la transmisión, ayudar a desarrollar la conducción no tripulada y respaldar las aplicaciones en auge de unidades a bordo (OBU). La alta movilidad de las OBU y la red dinámica a gran escala con unidades fijas en carretera (RSU) hacen que VANET sea vulnerable a las interferencias. La comunicación antiinterferencias de los VANET se puede mejorar significativamente mediante el uso de vehÃculos aéreos no tripulados (UAV) para transmitir el mensaje OBU. Los UAV ayudan a transmitir el mensaje OBU para mejorar la relación señal-interferencia más ruido de las señales OBU y, por lo tanto, reducen la tasa de errores de bits del mensaje OBU, especialmente si las RSU de servicio están bloqueadas por bloqueadores y/o o interferencia, lo cual también se demuestra en este libro. Este libro sirve como una referencia útil para investigadores, estudiantes de posgrado y profesionales que buscan soluciones a problemas relacionados con la comunicación y la seguridad de VANET. Nota de contenido: 1 Introduction -- 2 Learning-based Rogue Edge Detection in VANETs with Ambient Radio Signals -- 3 Learning While Offloading: Multi-armed Bandit Based Task Offloading in Vehicular Edge Computing Networks -- 4 Intelligent Network Access System for Vehicular Real-time Service Provisioning -- 5 UAV Relay in VANETs Against Smart Jamming with Reinforcement Learning -- 6 Conclusion and Future Work. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
