Autor Vuppalapati, Chandrasekar
|
|
Documentos disponibles escritos por este autor (2)
Hacer una sugerencia Refinar búsquedaInternational Conference on Communication, Computing and Electronics Systems / Bindhu, V. ; Tavares, João Manuel R. S. ; Boulogeorgos, Alexandros-Apostolos A. ; Vuppalapati, Chandrasekar
Título : International Conference on Communication, Computing and Electronics Systems : Proceedings of ICCCES 2020 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bindhu, V., ; Tavares, João Manuel R. S., ; Boulogeorgos, Alexandros-Apostolos A., ; Vuppalapati, Chandrasekar, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVI, 835 p. 422 ilustraciones, 274 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-334-909-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Red informática Inteligencia Computacional Seguridad móvil y de red Redes de comunicación informática Telecomunicación Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro incluye artículos de alta calidad presentados en la Conferencia Internacional sobre Sistemas de Comunicación, Computación y Electrónica 2020, celebrada en el Instituto de Tecnología PPG, Coimbatore, India, del 21 al 22 de octubre de 2020. El libro cubre temas como automatización, VLSI, sistemas integrados, tecnología de dispositivos integrados, comunicación por satélite, comunicación óptica, comunicación por RF, ingeniería de microondas, inteligencia artificial, aprendizaje profundo, reconocimiento de patrones, Internet de las cosas, modelos de precisión, bioinformática e informática sanitaria. Nota de contenido: Security System for Bit Data Cloud Computing Using Secure Dynamic Bit Standard -- Distributed DBSCAN Protocol for Energy Saving in IoT Networks -- Texture based Face Recognition Using Grasshopper Optimization Algorithm and Deep Convolutional Neural Network -- An Interactive Framework to Compare Multi-criteria Optimization Algorithms: Preliminary Results on NSGA- II and MOPSO -- Arabic Braille Numeral Recognition Using Residual Networks -- Comparative Analysis of LSTM, One-Class SVM, and PCA to Monitor Real-Time Malware Threats Using System Call Sequences and Virtual Machine Introspection -- Acceptance of Biometric Authentication Security Technology on Mobile Devices -- Automated Industrial Sound Power Alert System -- Predicting Early Readmission of Diabetic Patients: Towards Interpretable Models -- Design and Analysis of Mobile based Tourism Security Application: Concepts, Artifacts and Challenges -- On the Evaluation of Effectiveness of eLearning and Blended Learning. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i International Conference on Communication, Computing and Electronics Systems : Proceedings of ICCCES 2020 [documento electrónico] / Bindhu, V., ; Tavares, João Manuel R. S., ; Boulogeorgos, Alexandros-Apostolos A., ; Vuppalapati, Chandrasekar, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XVI, 835 p. 422 ilustraciones, 274 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-334-909-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Red informática Inteligencia Computacional Seguridad móvil y de red Redes de comunicación informática Telecomunicación Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro incluye artículos de alta calidad presentados en la Conferencia Internacional sobre Sistemas de Comunicación, Computación y Electrónica 2020, celebrada en el Instituto de Tecnología PPG, Coimbatore, India, del 21 al 22 de octubre de 2020. El libro cubre temas como automatización, VLSI, sistemas integrados, tecnología de dispositivos integrados, comunicación por satélite, comunicación óptica, comunicación por RF, ingeniería de microondas, inteligencia artificial, aprendizaje profundo, reconocimiento de patrones, Internet de las cosas, modelos de precisión, bioinformática e informática sanitaria. Nota de contenido: Security System for Bit Data Cloud Computing Using Secure Dynamic Bit Standard -- Distributed DBSCAN Protocol for Energy Saving in IoT Networks -- Texture based Face Recognition Using Grasshopper Optimization Algorithm and Deep Convolutional Neural Network -- An Interactive Framework to Compare Multi-criteria Optimization Algorithms: Preliminary Results on NSGA- II and MOPSO -- Arabic Braille Numeral Recognition Using Residual Networks -- Comparative Analysis of LSTM, One-Class SVM, and PCA to Monitor Real-Time Malware Threats Using System Call Sequences and Virtual Machine Introspection -- Acceptance of Biometric Authentication Security Technology on Mobile Devices -- Automated Industrial Sound Power Alert System -- Predicting Early Readmission of Diabetic Patients: Towards Interpretable Models -- Design and Analysis of Mobile based Tourism Security Application: Concepts, Artifacts and Challenges -- On the Evaluation of Effectiveness of eLearning and Blended Learning. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Machine Learning and Artificial Intelligence for Agricultural Economics : Prognostic Data Analytics to Serve Small Scale Farmers Worldwide Tipo de documento: documento electrónico Autores: Vuppalapati, Chandrasekar, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XIX, 599 p. 317 ilustraciones, 286 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-77485-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: La investigación de operaciones Aprendizaje automático Inteligencia artificial ciencia de la gestión Investigación de Operaciones y Teoría de la Decisión economía agrícola Ciencia de los datos Investigación de Operaciones Ciencias de la Gestión Resumen: Este libro analiza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) para la economía agrícola. Está escrito con la intención de brindar los beneficios de las capacidades avanzadas de análisis y pronóstico a los pequeños agricultores de todo el mundo. Este volumen proporciona a los equipos de ciencia de datos e ingeniería de software las habilidades y herramientas para utilizar plenamente los modelos económicos para desarrollar las capacidades de software necesarias para crear aplicaciones que salven vidas. El libro presenta conceptos económicos agrícolas esenciales desde la perspectiva del desarrollo de software a gran escala con énfasis en la creación de productos de nicho de océano azul. Los capítulos detallan varias arquitecturas de referencia de IA y economía agrícola con un enfoque en la integración de datos, el desarrollo de algoritmos, la regresión, el desarrollo de modelos de pronóstico y la optimización matemática. Al actualizar los paradigmas tradicionales de desarrollo de software de IA para que funcionen en mercados agrícolas y económicos dinámicos, este volumen será de gran utilidad para investigadores y estudiantes de economía agrícola, ciencia de datos, ingeniería y aprendizaje automático, así como para ingenieros y profesionales de la industria en los sectores público y privado. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Data Engineering and Exploratory Data Analysis Techniques -- 3. Agricultural Economy and ML Models -- 4. Commodity Markets - Machine Learning Techniques -- 5. Weather Patterns and Machine Learning -- 6. Agriculture Employment and the Role of AI in improving Productivity -- 7. Role of Government and the AI Readiness -- 8. Future. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Machine Learning and Artificial Intelligence for Agricultural Economics : Prognostic Data Analytics to Serve Small Scale Farmers Worldwide [documento electrónico] / Vuppalapati, Chandrasekar, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XIX, 599 p. 317 ilustraciones, 286 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-77485-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: La investigación de operaciones Aprendizaje automático Inteligencia artificial ciencia de la gestión Investigación de Operaciones y Teoría de la Decisión economía agrícola Ciencia de los datos Investigación de Operaciones Ciencias de la Gestión Resumen: Este libro analiza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) para la economía agrícola. Está escrito con la intención de brindar los beneficios de las capacidades avanzadas de análisis y pronóstico a los pequeños agricultores de todo el mundo. Este volumen proporciona a los equipos de ciencia de datos e ingeniería de software las habilidades y herramientas para utilizar plenamente los modelos económicos para desarrollar las capacidades de software necesarias para crear aplicaciones que salven vidas. El libro presenta conceptos económicos agrícolas esenciales desde la perspectiva del desarrollo de software a gran escala con énfasis en la creación de productos de nicho de océano azul. Los capítulos detallan varias arquitecturas de referencia de IA y economía agrícola con un enfoque en la integración de datos, el desarrollo de algoritmos, la regresión, el desarrollo de modelos de pronóstico y la optimización matemática. Al actualizar los paradigmas tradicionales de desarrollo de software de IA para que funcionen en mercados agrícolas y económicos dinámicos, este volumen será de gran utilidad para investigadores y estudiantes de economía agrícola, ciencia de datos, ingeniería y aprendizaje automático, así como para ingenieros y profesionales de la industria en los sectores público y privado. Nota de contenido: 1. Introduction -- 2. Data Engineering and Exploratory Data Analysis Techniques -- 3. Agricultural Economy and ML Models -- 4. Commodity Markets - Machine Learning Techniques -- 5. Weather Patterns and Machine Learning -- 6. Agriculture Employment and the Role of AI in improving Productivity -- 7. Role of Government and the AI Readiness -- 8. Future. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
