Autor Cerquitelli, Tania
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Hacer una sugerencia Refinar búsquedaNew Trends in Databases and Information Systems / Benczºr, Andr¡s ; Thalheim, Bernhard ; Horv¡th, Tom¡¡ ; Chiusano, Silvia ; Cerquitelli, Tania ; Sidló, Csaba ; Revesz, Peter Z.
Título : New Trends in Databases and Information Systems : ADBIS 2018 Short Papers and Workshops, AI*QA, BIGPMED, CSACDB, M2U, BigDataMAPS, ISTREND, DC, Budapest, Hungary, September, 2-5, 2018, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Benczºr, Andr¡s, ; Thalheim, Bernhard, ; Horv¡th, Tom¡¡, ; Chiusano, Silvia, ; Cerquitelli, Tania, ; Sidló, Csaba, ; Revesz, Peter Z., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XXIV, 424 p. 111 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-00063-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Gestión de base de datos Red de computadoras Redes de comunicación informática Índice Dewey: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este libro constituye los artículos breves, los talleres y los artículos del consorcio doctoral, exhaustivamente arbitrados, de la 22.ª Conferencia Europea sobre Avances en Bases de Datos y Sistemas de Información, ADBIS 2018, celebrada en Budapest, Hungría, en septiembre de 2018. Los 20 artículos completos y los 4 breves del taller se así como los 3 artículos del consorcio doctoral fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 54 presentaciones a los talleres y 6 presentaciones al consorcio doctoral. Además, se incluyen 10 artículos breves que fueron aceptados para la conferencia principal. Los artículos están organizados según los 6 talleres y el consorcio doctoral: artículos cortos ADBIS 2018; Primer Taller sobre Avances en Gestión, Analítica, Privacidad y Seguridad de Datos Big Data, BigDataMAPS 2018; Primer Taller Internacional sobre Nuevas Fronteras en la Gestión y Uso de Metadatos, M2U 2018; Primer Taller de Aplicaciones de Ciencia Ciudadana y Bases de Datos Ciudadanas, CSADB 2018; Primer Taller Internacional sobre Inteligencia Artificial para Respuesta a Preguntas, AI*QA 2018; Primer Taller Internacional sobre Almacenamiento, Procesamiento y Minería de BIG Data para MEDICINA Personalizada, BIGPMED 2018; Primer Taller sobre Tendencias Actuales en Sistemas de Información Contemporáneos y sus Arquitecturas, ISTREND 2018; Consorcio Doctoral. Nota de contenido: ADBIS 2018 Short Papers -- First Workshop on Advances on Big Data Management, Analytics, Data Privacy and Security, BigDataMAPS 2018 -- First International Workshop on New Frontiers on Meta-data Management and Usage, M2U 2018 -- Citizen Science Applications and Citizen Databases Workshop, CSADB 2018 -- International Workshop on Articial Intelligence for Question Answering, AI*QA 2018 -- International Workshop on BIG Data Storage, Processing and Mining for Personalized MEDicine, BIGPMED 2018 -- Current Trends in Contemporary Information Systems and Their Architectures, ISTREND 2018 -- Doctoral Consortium. 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 New Trends in Databases and Information Systems : ADBIS 2018 Short Papers and Workshops, AI*QA, BIGPMED, CSACDB, M2U, BigDataMAPS, ISTREND, DC, Budapest, Hungary, September, 2-5, 2018, Proceedings [documento electrónico] / Benczºr, Andr¡s, ; Thalheim, Bernhard, ; Horv¡th, Tom¡¡, ; Chiusano, Silvia, ; Cerquitelli, Tania, ; Sidló, Csaba, ; Revesz, Peter Z., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XXIV, 424 p. 111 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-00063-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Gestión de base de datos Red de computadoras Redes de comunicación informática Índice Dewey: 005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) Resumen: Este libro constituye los artículos breves, los talleres y los artículos del consorcio doctoral, exhaustivamente arbitrados, de la 22.ª Conferencia Europea sobre Avances en Bases de Datos y Sistemas de Información, ADBIS 2018, celebrada en Budapest, Hungría, en septiembre de 2018. Los 20 artículos completos y los 4 breves del taller se así como los 3 artículos del consorcio doctoral fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 54 presentaciones a los talleres y 6 presentaciones al consorcio doctoral. Además, se incluyen 10 artículos breves que fueron aceptados para la conferencia principal. Los artículos están organizados según los 6 talleres y el consorcio doctoral: artículos cortos ADBIS 2018; Primer Taller sobre Avances en Gestión, Analítica, Privacidad y Seguridad de Datos Big Data, BigDataMAPS 2018; Primer Taller Internacional sobre Nuevas Fronteras en la Gestión y Uso de Metadatos, M2U 2018; Primer Taller de Aplicaciones de Ciencia Ciudadana y Bases de Datos Ciudadanas, CSADB 2018; Primer Taller Internacional sobre Inteligencia Artificial para Respuesta a Preguntas, AI*QA 2018; Primer Taller Internacional sobre Almacenamiento, Procesamiento y Minería de BIG Data para MEDICINA Personalizada, BIGPMED 2018; Primer Taller sobre Tendencias Actuales en Sistemas de Información Contemporáneos y sus Arquitecturas, ISTREND 2018; Consorcio Doctoral. Nota de contenido: ADBIS 2018 Short Papers -- First Workshop on Advances on Big Data Management, Analytics, Data Privacy and Security, BigDataMAPS 2018 -- First International Workshop on New Frontiers on Meta-data Management and Usage, M2U 2018 -- Citizen Science Applications and Citizen Databases Workshop, CSADB 2018 -- International Workshop on Articial Intelligence for Question Answering, AI*QA 2018 -- International Workshop on BIG Data Storage, Processing and Mining for Personalized MEDicine, BIGPMED 2018 -- Current Trends in Contemporary Information Systems and Their Architectures, ISTREND 2018 -- Doctoral Consortium. 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 : Predictive Maintenance in Smart Factories : Architectures, Methodologies, and Use-cases Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cerquitelli, Tania, ; Nikolakis, Nikolaos, ; O'Mahony, Niamh, ; Macii, Enrico, ; Ippolito, Massimo, ; Makris, Sotirios, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XIV, 234 p. 117 ilustraciones, 108 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1629402-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: teoría del sistema Telecomunicación Gestión de base de datos Inteligencia Computacional Ingeniería Industrial Ingeniería de Producción Sistemas complejos Ingeniería en Comunicaciones Redes Sistema de administración de base de datos Ingeniería Industrial y de Producción Índice Dewey: 530.1 Teoría y física matemática Resumen: Este libro presenta el resultado del proyecto europeo "SERENA", en el que participan catorce socios, entre ellos académicos internacionales, empresas tecnológicas y fábricas industriales, que aborda el diseño y desarrollo de una arquitectura de nube de extremo a extremo plug-n-play y que permite la predicción. mantenimiento de equipos industriales para que sean fácilmente explotables por pequeñas y medianas empresas manufactureras con una experiencia muy limitada en análisis de datos. Las perspectivas y nuevas oportunidades para abordar cuestiones abiertas sobre el mantenimiento predictivo concluyen el libro con algunas sugerencias interesantes sobre futuras direcciones de investigación para continuar el crecimiento de la inteligencia de fabricación. Nota de contenido: 1. Industrial digitisation and maintenance: Present and Future -- 2. A hybrid cloud-to-edge predictive maintenance platform -- 3. Data-driven predictive maintenance: a methodology primer -- 4. Services to facilitate predictive maintenance in Industry4.0 -- 5. Predictive analytics in robotic industry. 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 Predictive Maintenance in Smart Factories : Architectures, Methodologies, and Use-cases [documento electrónico] / Cerquitelli, Tania, ; Nikolakis, Nikolaos, ; O'Mahony, Niamh, ; Macii, Enrico, ; Ippolito, Massimo, ; Makris, Sotirios, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XIV, 234 p. 117 ilustraciones, 108 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1629402--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: teoría del sistema Telecomunicación Gestión de base de datos Inteligencia Computacional Ingeniería Industrial Ingeniería de Producción Sistemas complejos Ingeniería en Comunicaciones Redes Sistema de administración de base de datos Ingeniería Industrial y de Producción Índice Dewey: 530.1 Teoría y física matemática Resumen: Este libro presenta el resultado del proyecto europeo "SERENA", en el que participan catorce socios, entre ellos académicos internacionales, empresas tecnológicas y fábricas industriales, que aborda el diseño y desarrollo de una arquitectura de nube de extremo a extremo plug-n-play y que permite la predicción. mantenimiento de equipos industriales para que sean fácilmente explotables por pequeñas y medianas empresas manufactureras con una experiencia muy limitada en análisis de datos. Las perspectivas y nuevas oportunidades para abordar cuestiones abiertas sobre el mantenimiento predictivo concluyen el libro con algunas sugerencias interesantes sobre futuras direcciones de investigación para continuar el crecimiento de la inteligencia de fabricación. Nota de contenido: 1. Industrial digitisation and maintenance: Present and Future -- 2. A hybrid cloud-to-edge predictive maintenance platform -- 3. Data-driven predictive maintenance: a methodology primer -- 4. Services to facilitate predictive maintenance in Industry4.0 -- 5. Predictive analytics in robotic industry. 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 : Transparent Data Mining for Big and Small Data Tipo de documento: documento electrónico Autores: Cerquitelli, Tania, ; Quercia, Daniele, ; Pasquale, Frank, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XV, 215 p. 23 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-54024-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de datos Tecnología de la información Medios de comunicación de masas Algoritmos Dinámica Teorías no lineales Simulación por ordenador Investigación cuantitativa Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Derecho Informático Derecho de Medios Propiedad Intelectual Sistemas Dinámicos Aplicados Modelado por computadora Análisis de datos y Big Data Índice Dewey: 006.312 Minería de datos Resumen: Este libro se centra en soluciones de minería de datos nuevas y emergentes que ofrecen un mayor nivel de transparencia que las soluciones existentes. En el libro se tratan soluciones transparentes de minería de datos con propiedades deseables (por ejemplo, eficaces, totalmente automáticas y escalables). Los hallazgos experimentales de soluciones transparentes se adaptan a diferentes expertos en el campo y se presentan métricas experimentales para evaluar la transparencia algorítmica. El libro también analiza los efectos sociales de los enfoques de caja negra versus transparentes para la minería de datos, así como casos de uso en el mundo real de estos enfoques. A medida que los algoritmos apoyan cada vez más diferentes aspectos de la vida moderna, se necesita urgentemente un mayor nivel de transparencia, sobre todo porque hay que evitar la discriminación y los sesgos. Con contribuciones de expertos en el campo, este libro proporciona una visión general de un área emergente de minería de datos que tiene profundas consecuencias sociales y proporciona la base técnica para que los lectores contribuyan al campo o pongan en práctica los enfoques existentes. Nota de contenido: Part I: Transparent Mining -- Chapter 1: The Tyranny of Data? The Bright and Dark Sides of Data-Driven Decision-Making for Social Good -- Chapter 2: Enabling Accountability of Algorithmic Media: Transparency as a Constructive and Critical Lens -- Chapter 3: The Princeton Web Transparency and Accountability Project -- Part II: Algorithmic solutions -- Chapter 4: Algorithmic Transparency via Quantitative Input Influence -- Chapter 5 -- Learning Interpretable Classification Rules with Boolean Compressed Sensing -- Chapter 6: Visualizations of Deep Neural Networks in Computer Vision: A Survey -- Part III: Regulatory solutions -- Chapter 7: Beyond the EULA: Improving Consent for Data Mining -- Chapter 8: Regulating Algorithms Regulation? First Ethico-legal Principles, Problems and Opportunities of Algorithms -- Chapter 9: Algorithm Watch: What Role Can a Watchdog Organization Play in Ensuring AlgorithmicAccountability? 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 Transparent Data Mining for Big and Small Data [documento electrónico] / Cerquitelli, Tania, ; Quercia, Daniele, ; Pasquale, Frank, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XV, 215 p. 23 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-54024-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Procesamiento de datos Tecnología de la información Medios de comunicación de masas Algoritmos Dinámica Teorías no lineales Simulación por ordenador Investigación cuantitativa Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Derecho Informático Derecho de Medios Propiedad Intelectual Sistemas Dinámicos Aplicados Modelado por computadora Análisis de datos y Big Data Índice Dewey: 006.312 Minería de datos Resumen: Este libro se centra en soluciones de minería de datos nuevas y emergentes que ofrecen un mayor nivel de transparencia que las soluciones existentes. En el libro se tratan soluciones transparentes de minería de datos con propiedades deseables (por ejemplo, eficaces, totalmente automáticas y escalables). Los hallazgos experimentales de soluciones transparentes se adaptan a diferentes expertos en el campo y se presentan métricas experimentales para evaluar la transparencia algorítmica. El libro también analiza los efectos sociales de los enfoques de caja negra versus transparentes para la minería de datos, así como casos de uso en el mundo real de estos enfoques. A medida que los algoritmos apoyan cada vez más diferentes aspectos de la vida moderna, se necesita urgentemente un mayor nivel de transparencia, sobre todo porque hay que evitar la discriminación y los sesgos. Con contribuciones de expertos en el campo, este libro proporciona una visión general de un área emergente de minería de datos que tiene profundas consecuencias sociales y proporciona la base técnica para que los lectores contribuyan al campo o pongan en práctica los enfoques existentes. Nota de contenido: Part I: Transparent Mining -- Chapter 1: The Tyranny of Data? The Bright and Dark Sides of Data-Driven Decision-Making for Social Good -- Chapter 2: Enabling Accountability of Algorithmic Media: Transparency as a Constructive and Critical Lens -- Chapter 3: The Princeton Web Transparency and Accountability Project -- Part II: Algorithmic solutions -- Chapter 4: Algorithmic Transparency via Quantitative Input Influence -- Chapter 5 -- Learning Interpretable Classification Rules with Boolean Compressed Sensing -- Chapter 6: Visualizations of Deep Neural Networks in Computer Vision: A Survey -- Part III: Regulatory solutions -- Chapter 7: Beyond the EULA: Improving Consent for Data Mining -- Chapter 8: Regulating Algorithms Regulation? First Ethico-legal Principles, Problems and Opportunities of Algorithms -- Chapter 9: Algorithm Watch: What Role Can a Watchdog Organization Play in Ensuring AlgorithmicAccountability? 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
