| Título : |
Intelligent Decision Support Systems for Sustainable Computing : Paradigms and Applications |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Sangaiah, Arun Kumar, ; Abraham, Ajith, ; Siarry, Patrick, ; Sheng, Michael, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2017 |
| Número de páginas: |
XVI, 289 p. 108 ilustraciones, 86 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-319-53153-3 |
| 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 Inteligencia Computacional |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Este libro único analiza las últimas investigaciones, ideas innovadoras, desafíos y soluciones de inteligencia computacional (CI) en informática sostenible. Presenta investigaciones fundamentales novedosas y en profundidad sobre cómo lograr un estilo de vida sostenible para la sociedad, ya sea desde una perspectiva metodológica o de aplicación. La informática sostenible se ha expandido hasta convertirse en un área de investigación importante que abarca los campos de la informática y la ingeniería, la ingeniería eléctrica y otras disciplinas de la ingeniería, y ha habido un aumento en la cantidad de literatura sobre aspectos de la informática sostenible como la eficiencia energética y la conservación de los recursos naturales que enfatiza el papel de las TIC (tecnologías de la información y las comunicaciones) en el logro de los objetivos de diseño y operación del sistema. El impacto energético/diseño de infraestructuras de TI más eficientes es un desafío clave en la realización de nuevos paradigmas informáticos. El libro explora los usos de técnicas de inteligencia computacional (CI) para el apoyo a decisiones inteligentes que pueden explotarse para crear sistemas informáticos eficaces y aborda problemas de sostenibilidad en entornos y tecnologías de computación y procesamiento de información en los diferentes niveles de los paradigmas de CI. Una excelente guía para examinar el estado del arte en inteligencia computacional aplicada a problemas desafiantes del mundo real en computación sustentable, está dirigida a científicos, profesionales, investigadores y académicos que se enfrentan a los nuevos desafíos y avances en el campo. |
| Nota de contenido: |
Intelligent Decision Support Systems for Sustainable Computing -- A Genetic Algorithm based Efficient Load Distribution Strategy for Handling Large Scale Workloads on Sustainable Computing Systems -- Efficiency in Energy Decision Support Systems using Soft Computing Techniques -- Computational Intelligence Based Heuristic Approach for Maximizing Energy Efficiency in Internet of Things -- Distributed Algorithm with Inherent Intelligence for Multi-Cloud Resource Provisioning -- Parameter Optimization methods based on Computational Intelligence Techniques in Context of Sustainable Computing -- The Maximum Power Point tracking using Fuzzy Logic Algorithm for DC Motor based Conveyor System -- Differential Evolution Based Significant Data Region Identification on Large Storage Drives -- A Fuzzy Based Power Switching Selection for Residential Application to beat Peak Time Power Demand -- Energy Saving Using Memorization: A Novel Energy-Efficient and Fault Tolerant Algorithm -- Analyzing Slavic Textual Sentiment using Deep Convolutional Neural Networks -- Intelligent Decision Support System for an Integrated Pest Management in Apple Orchard -- Analysis of Error Propagation in Safety Critical Software Systems: An Approach based on UGF -- A Framework for Analyzing Uncertainty in Data using Computational Intelligence Techniques -- . |
| 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 |
Intelligent Decision Support Systems for Sustainable Computing : Paradigms and Applications [documento electrónico] / Sangaiah, Arun Kumar, ; Abraham, Ajith, ; Siarry, Patrick, ; Sheng, Michael, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XVI, 289 p. 108 ilustraciones, 86 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-53153-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Inteligencia artificial Inteligencia Computacional |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Este libro único analiza las últimas investigaciones, ideas innovadoras, desafíos y soluciones de inteligencia computacional (CI) en informática sostenible. Presenta investigaciones fundamentales novedosas y en profundidad sobre cómo lograr un estilo de vida sostenible para la sociedad, ya sea desde una perspectiva metodológica o de aplicación. La informática sostenible se ha expandido hasta convertirse en un área de investigación importante que abarca los campos de la informática y la ingeniería, la ingeniería eléctrica y otras disciplinas de la ingeniería, y ha habido un aumento en la cantidad de literatura sobre aspectos de la informática sostenible como la eficiencia energética y la conservación de los recursos naturales que enfatiza el papel de las TIC (tecnologías de la información y las comunicaciones) en el logro de los objetivos de diseño y operación del sistema. El impacto energético/diseño de infraestructuras de TI más eficientes es un desafío clave en la realización de nuevos paradigmas informáticos. El libro explora los usos de técnicas de inteligencia computacional (CI) para el apoyo a decisiones inteligentes que pueden explotarse para crear sistemas informáticos eficaces y aborda problemas de sostenibilidad en entornos y tecnologías de computación y procesamiento de información en los diferentes niveles de los paradigmas de CI. Una excelente guía para examinar el estado del arte en inteligencia computacional aplicada a problemas desafiantes del mundo real en computación sustentable, está dirigida a científicos, profesionales, investigadores y académicos que se enfrentan a los nuevos desafíos y avances en el campo. |
| Nota de contenido: |
Intelligent Decision Support Systems for Sustainable Computing -- A Genetic Algorithm based Efficient Load Distribution Strategy for Handling Large Scale Workloads on Sustainable Computing Systems -- Efficiency in Energy Decision Support Systems using Soft Computing Techniques -- Computational Intelligence Based Heuristic Approach for Maximizing Energy Efficiency in Internet of Things -- Distributed Algorithm with Inherent Intelligence for Multi-Cloud Resource Provisioning -- Parameter Optimization methods based on Computational Intelligence Techniques in Context of Sustainable Computing -- The Maximum Power Point tracking using Fuzzy Logic Algorithm for DC Motor based Conveyor System -- Differential Evolution Based Significant Data Region Identification on Large Storage Drives -- A Fuzzy Based Power Switching Selection for Residential Application to beat Peak Time Power Demand -- Energy Saving Using Memorization: A Novel Energy-Efficient and Fault Tolerant Algorithm -- Analyzing Slavic Textual Sentiment using Deep Convolutional Neural Networks -- Intelligent Decision Support System for an Integrated Pest Management in Apple Orchard -- Analysis of Error Propagation in Safety Critical Software Systems: An Approach based on UGF -- A Framework for Analyzing Uncertainty in Data using Computational Intelligence Techniques -- . |
| 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 |
|  |
Hacer una sugerencia Refinar búsquedaIntelligent Decision Support Systems for Sustainable Computing / Sangaiah, Arun Kumar ; Abraham, Ajith ; Siarry, Patrick ; Sheng, Michael
