Autor Haldorai, Anandakumar
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Título : 2nd EAI International Conference on Big Data Innovation for Sustainable Cognitive Computing : BDCC 2019 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Haldorai, Anandakumar, ; Ramu, Arulmurugan, ; Mohanram, Sudha, ; Chen, Mu-Yen, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XI, 504 p. 271 ilustraciones, 221 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-47560-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Telecomunicación Inteligencia Computacional Procesamiento de datos Red de computadoras Ingeniería en Comunicaciones Redes Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Redes de comunicación informática Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este procedimiento presenta artículos que analizan la innovación de big data para la computación cognitiva sostenible. Los artículos presentan detalles sobre la computación cognitiva y sus sistemas de autoaprendizaje que utilizan la minería de datos, el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para reflejar la forma en que funciona el cerebro humano. Esta conferencia internacional se centra en las tecnologías de computación cognitiva, desde técnicas de representación del conocimiento y algoritmos de procesamiento del lenguaje natural hasta enfoques de aprendizaje dinámico. Los temas cubiertos incluyen ciencia de datos para análisis cognitivo, ciencia de datos ubicua en tiempo real, plataforma para la preservación de la privacidad, ciencia de datos y plataforma cognitiva basada en Internet. La Segunda Conferencia Internacional de EAI sobre Innovación de Big Data para la Computación Cognitiva Sostenible (BDCC 2019) se llevó a cabo en Coimbatore, India, del 12 al 13 de diciembre de 2019. Contiene actas de la Segunda Conferencia Internacional de EAI sobre Innovación de Big Data para la Computación Cognitiva Sostenible (BDCC 2019) , Coimbatore, India, 12 y 13 de diciembre de 2019; Presenta temas que van desde ciencia de datos para análisis cognitivo hasta plataformas cognitivas basadas en Internet; Incluye contribuciones de investigadores, académicos y profesionales de todo el mundo. Nota de contenido: Introduction -- Data Science for Cognitive Analysis -- Real-Time Ubiquitous Data Science -- Platform for Privacy Preserving Data Science -- Internet-Based Cognitive Platform -- Social Data Relationship Ranking on Internet -- Data Applications of Cognitive Communication -- Statistics, data filtering to decide what data to keep and informative aspects -- Machine Learning and Big Data -- Big Algorithms and Software Development -- Smart Grid Cyber Security Data Analysis -- Smart City Initiative and Big Applications -- Natural Language Generation -- Sustainable Computer and Communication Model -- Knowledge Engineering, Representation and Extraction -- Decision Making under Uncertainty -- Cloud Big Computing Services -- Scalable Data Management Systems -- Future Advancements -- Conclusion. 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 2nd EAI International Conference on Big Data Innovation for Sustainable Cognitive Computing : BDCC 2019 [documento electrónico] / Haldorai, Anandakumar, ; Ramu, Arulmurugan, ; Mohanram, Sudha, ; Chen, Mu-Yen, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XI, 504 p. 271 ilustraciones, 221 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-47560-4
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Palabras clave: Telecomunicación Inteligencia Computacional Procesamiento de datos Red de computadoras Ingeniería en Comunicaciones Redes Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Redes de comunicación informática Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este procedimiento presenta artículos que analizan la innovación de big data para la computación cognitiva sostenible. Los artículos presentan detalles sobre la computación cognitiva y sus sistemas de autoaprendizaje que utilizan la minería de datos, el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para reflejar la forma en que funciona el cerebro humano. Esta conferencia internacional se centra en las tecnologías de computación cognitiva, desde técnicas de representación del conocimiento y algoritmos de procesamiento del lenguaje natural hasta enfoques de aprendizaje dinámico. Los temas cubiertos incluyen ciencia de datos para análisis cognitivo, ciencia de datos ubicua en tiempo real, plataforma para la preservación de la privacidad, ciencia de datos y plataforma cognitiva basada en Internet. La Segunda Conferencia Internacional de EAI sobre Innovación de Big Data para la Computación Cognitiva Sostenible (BDCC 2019) se llevó a cabo en Coimbatore, India, del 12 al 13 de diciembre de 2019. Contiene actas de la Segunda Conferencia Internacional de EAI sobre Innovación de Big Data para la Computación Cognitiva Sostenible (BDCC 2019) , Coimbatore, India, 12 y 13 de diciembre de 2019; Presenta temas que van desde ciencia de datos para análisis cognitivo hasta plataformas cognitivas basadas en Internet; Incluye contribuciones de investigadores, académicos y profesionales de todo el mundo. Nota de contenido: Introduction -- Data Science for Cognitive Analysis -- Real-Time Ubiquitous Data Science -- Platform for Privacy Preserving Data Science -- Internet-Based Cognitive Platform -- Social Data Relationship Ranking on Internet -- Data Applications of Cognitive Communication -- Statistics, data filtering to decide what data to keep and informative aspects -- Machine Learning and Big Data -- Big Algorithms and Software Development -- Smart Grid Cyber Security Data Analysis -- Smart City Initiative and Big Applications -- Natural Language Generation -- Sustainable Computer and Communication Model -- Knowledge Engineering, Representation and Extraction -- Decision Making under Uncertainty -- Cloud Big Computing Services -- Scalable Data Management Systems -- Future Advancements -- Conclusion. 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 : Business Intelligence for Enterprise Internet of Things Tipo de documento: documento electrónico Autores: Haldorai, Anandakumar, ; Ramu, Arulmurugan, ; Khan, Syed Abdul Rehman, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: X, 289 p. 84 ilustraciones, 58 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-44407-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Objetos cooperantes (Sistemas informáticos) Telecomunicación Red de computadoras Sistemas ciberfísicos Ingeniería en Comunicaciones Redes Redes de comunicación informática Índice Dewey: 621.38 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro analiza Internet de las cosas (IoT) en su relación con aplicaciones, sistemas e infraestructuras empresariales. Los autores analizan IoT y cómo está revolucionando industrias como la fabricación empresarial, el transporte empresarial, el mercado inteligente empresarial, los servicios públicos empresariales y la atención sanitaria empresarial. Cubren cómo IoT en la empresa tendrá un impacto importante en las vidas de consumidores y profesionales de todo el mundo y cómo cambiará la forma en que pensamos sobre las redes de profesionales y consumidores. Los temas del libro incluyen la arquitectura del sistema empresarial de IoT, las tecnologías empresariales que habilitan la IoT y los servicios y aplicaciones empresariales de IoT. Los ejemplos incluyen empresas bajo demanda, impactos en el mercado e implicaciones para las tecnologías inteligentes, gestión empresarial de big data y diseño de Internet empresarial futuro para diversos casos de uso de IoT, como mercados de acciones, atención médica, ciudades inteligentes, entornos inteligentes, comunicaciones inteligentes y hogares inteligentes. Ilustra cómo los equipos de infraestructura de redes empresariales contribuyen a las estrategias de IoT en sus organizaciones; Presenta los desafíos y desarrollos más recientes en la gestión empresarial en sistemas de Internet de las Cosas; Incluye desafíos de planificación e ingeniería y describe la metodología y la implementación de una poderosa herramienta para la gestión empresarial. Nota de contenido: Introduction.-Development of innovative enterprise architecture for internet of things -- Enterprise IoT modeling: supervised, unsupervised and reinforcement learning -- Internet of things evolutionary computation, Enterprise modeling and simulation -- Development of new IoT technologies for business intelligence and large-scale enterprise analysis -- Uncertainty modeling in big data analytics for IoT -- Providing solutions to pressing problems across areas including connected and autonomous vehicles, automation, healthcare, and enterprise security using Internet of things -- The management of enterprise in mobile transparent computing for internet of things -- Bridge developments in Artificial Intelligence to real enterprise applications in collaboration with IoT partners -- New generation of scientists to address the skills shortage in these areas and increase competitiveness -- Applications and services for enterprise systems such as Complex systems, multi-agent systems, game theory and statistics -- Advanced future perspective in enterprise for internet of things -- Conclusion. 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 Business Intelligence for Enterprise Internet of Things [documento electrónico] / Haldorai, Anandakumar, ; Ramu, Arulmurugan, ; Khan, Syed Abdul Rehman, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - X, 289 p. 84 ilustraciones, 58 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-44407-5
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Palabras clave: Objetos cooperantes (Sistemas informáticos) Telecomunicación Red de computadoras Sistemas ciberfísicos Ingeniería en Comunicaciones Redes Redes de comunicación informática Índice Dewey: 621.38 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro analiza Internet de las cosas (IoT) en su relación con aplicaciones, sistemas e infraestructuras empresariales. Los autores analizan IoT y cómo está revolucionando industrias como la fabricación empresarial, el transporte empresarial, el mercado inteligente empresarial, los servicios públicos empresariales y la atención sanitaria empresarial. Cubren cómo IoT en la empresa tendrá un impacto importante en las vidas de consumidores y profesionales de todo el mundo y cómo cambiará la forma en que pensamos sobre las redes de profesionales y consumidores. Los temas del libro incluyen la arquitectura del sistema empresarial de IoT, las tecnologías empresariales que habilitan la IoT y los servicios y aplicaciones empresariales de IoT. Los ejemplos incluyen empresas bajo demanda, impactos en el mercado e implicaciones para las tecnologías inteligentes, gestión empresarial de big data y diseño de Internet empresarial futuro para diversos casos de uso de IoT, como mercados de acciones, atención médica, ciudades inteligentes, entornos inteligentes, comunicaciones inteligentes y hogares inteligentes. Ilustra cómo los equipos de infraestructura de redes empresariales contribuyen a las estrategias de IoT en sus organizaciones; Presenta los desafíos y desarrollos más recientes en la gestión empresarial en sistemas de Internet de las Cosas; Incluye desafíos de planificación e ingeniería y describe la metodología y la implementación de una poderosa herramienta para la gestión empresarial. Nota de contenido: Introduction.-Development of innovative enterprise architecture for internet of things -- Enterprise IoT modeling: supervised, unsupervised and reinforcement learning -- Internet of things evolutionary computation, Enterprise modeling and simulation -- Development of new IoT technologies for business intelligence and large-scale enterprise analysis -- Uncertainty modeling in big data analytics for IoT -- Providing solutions to pressing problems across areas including connected and autonomous vehicles, automation, healthcare, and enterprise security using Internet of things -- The management of enterprise in mobile transparent computing for internet of things -- Bridge developments in Artificial Intelligence to real enterprise applications in collaboration with IoT partners -- New generation of scientists to address the skills shortage in these areas and increase competitiveness -- Applications and services for enterprise systems such as Complex systems, multi-agent systems, game theory and statistics -- Advanced future perspective in enterprise for internet of things -- Conclusion. 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 : Computing and Communication Systems in Urban Development : A Detailed Perspective Tipo de documento: documento electrónico Autores: Haldorai, Anandakumar, Autor ; Ramu, Arulmurugan, Autor ; Murugan, Suriya, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVI, 233 p. 48 ilustraciones, 36 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-26013-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Ingeniería de software Grandes datos Índice Dewey: 005.1 Programación (Computadoras) Resumen: Este libro presenta los desafíos y desarrollos más recientes en sistemas informáticos sostenibles con el objetivo de promover la conciencia y las mejores prácticas para el mundo real. Su objetivo es presentar nuevas direcciones para futuras investigaciones y mejoras tecnológicas en esta importante área. Nota de contenido: Preface -- Mobile and Pervasive Computing for Urban Development -- Web Intelligence and Data Mining in Urban Areas -- Signal Processing Architectures, Algorithms and Human Machine Interactions in Urban Applications -- Biomedical Informatics and Computation in Urban E-Health -- Artificial Intelligence and Machine Learning for Future Urban Development -- Energy Efficient Network Selection for Urban Cognitive Spectrum Handovers -- Social Relationship Ranking on the Smart Internet -- Cognitive Radio Communication and Applications for Urban Spaces -- Machine Learning and Big Data for Smart Generation -- Smart Sensor Networking and Green Technologies in Urban Areas -- Index. 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 Computing and Communication Systems in Urban Development : A Detailed Perspective [documento electrónico] / Haldorai, Anandakumar, Autor ; Ramu, Arulmurugan, Autor ; Murugan, Suriya, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XVI, 233 p. 48 ilustraciones, 36 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-26013-2
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Palabras clave: Ingeniería de software Grandes datos Índice Dewey: 005.1 Programación (Computadoras) Resumen: Este libro presenta los desafíos y desarrollos más recientes en sistemas informáticos sostenibles con el objetivo de promover la conciencia y las mejores prácticas para el mundo real. Su objetivo es presentar nuevas direcciones para futuras investigaciones y mejoras tecnológicas en esta importante área. Nota de contenido: Preface -- Mobile and Pervasive Computing for Urban Development -- Web Intelligence and Data Mining in Urban Areas -- Signal Processing Architectures, Algorithms and Human Machine Interactions in Urban Applications -- Biomedical Informatics and Computation in Urban E-Health -- Artificial Intelligence and Machine Learning for Future Urban Development -- Energy Efficient Network Selection for Urban Cognitive Spectrum Handovers -- Social Relationship Ranking on the Smart Internet -- Cognitive Radio Communication and Applications for Urban Spaces -- Machine Learning and Big Data for Smart Generation -- Smart Sensor Networking and Green Technologies in Urban Areas -- Index. 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 : EAI International Conference on Big Data Innovation for Sustainable Cognitive Computing : BDCC 2018 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Haldorai, Anandakumar, ; Ramu, Arulmurugan, ; Mohanram, Sudha, ; Onn, Chow Chee, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XII, 412 p. 171 ilustraciones, 130 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-19562-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Telecomunicación Procesamiento de la señal Red de computadoras Inteligencia Computacional Ingeniería en Comunicaciones Redes Procesamiento de señales voz e imágenes Redes de comunicación informática Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este procedimiento presenta artículos que analizan la innovación de big data para la computación cognitiva sostenible. Los artículos presentan detalles sobre la computación cognitiva y sus sistemas de autoaprendizaje que utilizan la minería de datos, el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para reflejar la forma en que funciona el cerebro humano. Esta conferencia internacional se centra en las tecnologías de computación cognitiva, desde técnicas de representación del conocimiento y algoritmos de procesamiento del lenguaje natural hasta enfoques de aprendizaje dinámico. Los temas cubiertos incluyen ciencia de datos para análisis cognitivo, ciencia de datos ubicua en tiempo real, plataforma para la preservación de la privacidad, ciencia de datos y plataforma cognitiva basada en Internet. La Conferencia Internacional EAI sobre Innovación de Big Data para la Computación Cognitiva Sostenible (BDCC 2018) tuvo lugar del 13 al 15 de diciembre de 2018 en Coimbatore, India. Contiene actas de la Conferencia Internacional EAI sobre Innovación de Big Data para Computación Cognitiva Sostenible (BDCC 2018), 13 - 15 de diciembre de 2018, Coimbatore, India Presenta temas que van desde ciencia de datos para análisis cognitivo hasta plataformas cognitivas basadas en Internet Incluye contribuciones de investigadores, académicos, y profesionales de todo el mundo. Nota de contenido: Chapter 1. Data Security In The Cloud Via Artificial Intelligence With Vector Quantization For Image Compression -- Chapter 2. Hybrid Ant-Fuzzy Approach For Data Clustering (Afc) In Distributed -- Chapter 3. S-Transform Based Efficient Copy-Move Forgery Detection Technique In Digital Images -- Chapter 4. Neuro Fuzzy Ant Bee Colony Based Feature Selection For Cancer Classification -- Chapter 5. Entity Resolution For Maintaining Electronic Medical Record Using Oyster -- Chapter 6. Lifetime Improvement Of Wireless Sensor Networks Using Tree Based Routing Protocol -- Chapter 7. An Energy-Efficient Distributed Unequal Clustering Approach For Lifetime Maximization In Wireless Sensor Network -- Chapter 8. An Effective Big-Data And Blockchain [Bd-Bc] Based Decision Support Model For Sustainable Agriculture System -- Chapter 9. An Sdn Based Strategy For Reliable Data Transmission In Mobile Wireless Sensor Networks -- Chapter 10. Different Aspects Of 5G Wireless Network - An Overview -- Chapter 11. Intelligent Systems For Volumetric Feature Recognition From Cad Mesh Models -- Chapter 12. Factors Affecting A Mobile Learning System: A Case Study -- Chapter 13. Document Similarity Approach Using Grammatical Linkages With Graph Databases -- Chapter 14. Missing Data Handling By Mean Imputation And Statistical Analysis -- Chapter 15. Task Identification System For Elderly Paralysed Patients Using Electrooculography And Neural Networks -- Chapter 16. Software Defined Networking (Sdn) Architecture For Smart Trashcan Using Iot -- Chapter 17. Modified K- Nearest Neighbour Fuzzy Classifier Using Group Prototypes And Its Application To Skin Segmentation -- Chapter 18. Enhancing Cooperative Spectrum Sensing In Flying Cell Towers For Disaster Management Using Convolutional Neural Networks -- Chapter 19. Emoticons And Their Effects On Sentiment Analysis Of Twitter Data -- Chapter 20. Prediction Of Customer Churn Using Machine Learning -- Chapter 21. Prediction Of Crop Yield Using Fuzzy-Neural System -- Chapter 22. Speed Estimation And Detection Of Moving Vehicles Based On Probabilistic Principal Component Analysis And New Digital Image Processing Approach -- Chapter 23. A Posture Recognition System For Assisted Self-Learning Of Yoga By Cognitive Impaired Older People For The Prevention Of Falls -- Chapter 24. Improved Ufhlsnn (Iufhlsnn) For Generalized Representation Of Knowledge And Its Cpu Parallel Implementation Using Openmp -- Chapter 25. Performance Evaluation Of Multihop Multibranch Df Relaying Cooperative Wireless Network -- Chapter 26. Predicting Property Prices – A Universal Model -- Chapter 27. Facial Based Human Age Estimation Using Deep Belief Network. -- Chapter 28. Randomized Agent Based Model For Mobile Customer Retention Behaviour Prediction -- Chapter 29. Keyword-Based Approach For Detecting Civil Unrest Events From Online Social Media -- Chapter 30. Socioeconomic Status Classification Of Geographic Regions In Sri Lanka Through Anonymised Call Detail Records -- Chapter 31. Hand Gesture Based Human-Computer Interaction Using Arduino -- Chapter 32. An Automatic Diabetes Risk Assessment System Using Iot Cloud Platform -- Chapter 33. Message And Image Encryption Embedding Data To Gf(2M) Elliptic Curve Point For Nodes In Wireless Sensor Networks -- Chapter 34. Crack Detection In Welded Images – A Comprehensive Survey -- Chapter 35. An Effective Hybridized Classifier Integrated With Homomorphic Encryption To Enhance Big Data Security -- Chapter 36. Ai Powered Analytics App For Visualizing Accident-Prone Areas -- Chapter 37. Iot Based Autonomous Inventory Management For Warehouses -- Chapter 38. Internal Repeats Of Human Organs On Cloud -- Chapter 39. Bitcoin Prediction And Timeseries Analysis -- Chapter 40. Smart Active Helmet. 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 EAI International Conference on Big Data Innovation for Sustainable Cognitive Computing : BDCC 2018 [documento electrónico] / Haldorai, Anandakumar, ; Ramu, Arulmurugan, ; Mohanram, Sudha, ; Onn, Chow Chee, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XII, 412 p. 171 ilustraciones, 130 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-19562-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Telecomunicación Procesamiento de la señal Red de computadoras Inteligencia Computacional Ingeniería en Comunicaciones Redes Procesamiento de señales voz e imágenes Redes de comunicación informática Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este procedimiento presenta artículos que analizan la innovación de big data para la computación cognitiva sostenible. Los artículos presentan detalles sobre la computación cognitiva y sus sistemas de autoaprendizaje que utilizan la minería de datos, el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para reflejar la forma en que funciona el cerebro humano. Esta conferencia internacional se centra en las tecnologías de computación cognitiva, desde técnicas de representación del conocimiento y algoritmos de procesamiento del lenguaje natural hasta enfoques de aprendizaje dinámico. Los temas cubiertos incluyen ciencia de datos para análisis cognitivo, ciencia de datos ubicua en tiempo real, plataforma para la preservación de la privacidad, ciencia de datos y plataforma cognitiva basada en Internet. La Conferencia Internacional EAI sobre Innovación de Big Data para la Computación Cognitiva Sostenible (BDCC 2018) tuvo lugar del 13 al 15 de diciembre de 2018 en Coimbatore, India. Contiene actas de la Conferencia Internacional EAI sobre Innovación de Big Data para Computación Cognitiva Sostenible (BDCC 2018), 13 - 15 de diciembre de 2018, Coimbatore, India Presenta temas que van desde ciencia de datos para análisis cognitivo hasta plataformas cognitivas basadas en Internet Incluye contribuciones de investigadores, académicos, y profesionales de todo el mundo. Nota de contenido: Chapter 1. Data Security In The Cloud Via Artificial Intelligence With Vector Quantization For Image Compression -- Chapter 2. Hybrid Ant-Fuzzy Approach For Data Clustering (Afc) In Distributed -- Chapter 3. S-Transform Based Efficient Copy-Move Forgery Detection Technique In Digital Images -- Chapter 4. Neuro Fuzzy Ant Bee Colony Based Feature Selection For Cancer Classification -- Chapter 5. Entity Resolution For Maintaining Electronic Medical Record Using Oyster -- Chapter 6. Lifetime Improvement Of Wireless Sensor Networks Using Tree Based Routing Protocol -- Chapter 7. An Energy-Efficient Distributed Unequal Clustering Approach For Lifetime Maximization In Wireless Sensor Network -- Chapter 8. An Effective Big-Data And Blockchain [Bd-Bc] Based Decision Support Model For Sustainable Agriculture System -- Chapter 9. An Sdn Based Strategy For Reliable Data Transmission In Mobile Wireless Sensor Networks -- Chapter 10. Different Aspects Of 5G Wireless Network - An Overview -- Chapter 11. Intelligent Systems For Volumetric Feature Recognition From Cad Mesh Models -- Chapter 12. Factors Affecting A Mobile Learning System: A Case Study -- Chapter 13. Document Similarity Approach Using Grammatical Linkages With Graph Databases -- Chapter 14. Missing Data Handling By Mean Imputation And Statistical Analysis -- Chapter 15. Task Identification System For Elderly Paralysed Patients Using Electrooculography And Neural Networks -- Chapter 16. Software Defined Networking (Sdn) Architecture For Smart Trashcan Using Iot -- Chapter 17. Modified K- Nearest Neighbour Fuzzy Classifier Using Group Prototypes And Its Application To Skin Segmentation -- Chapter 18. Enhancing Cooperative Spectrum Sensing In Flying Cell Towers For Disaster Management Using Convolutional Neural Networks -- Chapter 19. Emoticons And Their Effects On Sentiment Analysis Of Twitter Data -- Chapter 20. Prediction Of Customer Churn Using Machine Learning -- Chapter 21. Prediction Of Crop Yield Using Fuzzy-Neural System -- Chapter 22. Speed Estimation And Detection Of Moving Vehicles Based On Probabilistic Principal Component Analysis And New Digital Image Processing Approach -- Chapter 23. A Posture Recognition System For Assisted Self-Learning Of Yoga By Cognitive Impaired Older People For The Prevention Of Falls -- Chapter 24. Improved Ufhlsnn (Iufhlsnn) For Generalized Representation Of Knowledge And Its Cpu Parallel Implementation Using Openmp -- Chapter 25. Performance Evaluation Of Multihop Multibranch Df Relaying Cooperative Wireless Network -- Chapter 26. Predicting Property Prices – A Universal Model -- Chapter 27. Facial Based Human Age Estimation Using Deep Belief Network. -- Chapter 28. Randomized Agent Based Model For Mobile Customer Retention Behaviour Prediction -- Chapter 29. Keyword-Based Approach For Detecting Civil Unrest Events From Online Social Media -- Chapter 30. Socioeconomic Status Classification Of Geographic Regions In Sri Lanka Through Anonymised Call Detail Records -- Chapter 31. Hand Gesture Based Human-Computer Interaction Using Arduino -- Chapter 32. An Automatic Diabetes Risk Assessment System Using Iot Cloud Platform -- Chapter 33. Message And Image Encryption Embedding Data To Gf(2M) Elliptic Curve Point For Nodes In Wireless Sensor Networks -- Chapter 34. Crack Detection In Welded Images – A Comprehensive Survey -- Chapter 35. An Effective Hybridized Classifier Integrated With Homomorphic Encryption To Enhance Big Data Security -- Chapter 36. Ai Powered Analytics App For Visualizing Accident-Prone Areas -- Chapter 37. Iot Based Autonomous Inventory Management For Warehouses -- Chapter 38. Internal Repeats Of Human Organs On Cloud -- Chapter 39. Bitcoin Prediction And Timeseries Analysis -- Chapter 40. Smart Active Helmet. 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 : Intelligent Spectrum Handovers in Cognitive Radio Networks Tipo de documento: documento electrónico Autores: Haldorai, Anandakumar, Autor ; Kandaswamy, Umamaheswari, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIV, 217 p. 63 ilustraciones, 34 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-15416-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Telecomunicación Procesamiento de la señal Red informática Inteligencia Computacional Redes de comunicación informática Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro destaca la necesidad de un mecanismo de decisión de traspaso (HD) eficiente para realizar cambios de una red a otra y proporcionar servicios móviles unificados y continuos que incluyan conectividad perfecta y acceso ubicuo a servicios. El autor muestra cómo la HD implica combinar eficientemente el inicio del traspaso y el proceso de selección de red. El autor describe cómo la decisión de selección de red es una tarea desafiante que es un componente central para crear HD para cualquier usuario móvil en un entorno heterogéneo que involucra una serie de parámetros estáticos y dinámicos. El autor también analiza los desafíos técnicos predominantes, como los métodos de asignación dinámica de espectro (DSA), la detección de espectro, las comunicaciones cooperativas, el diseño de protocolos de arquitectura de red cognitiva, los desafíos de seguridad de la red cognitiva y los algoritmos de adaptación dinámica para el sistema cognitivo y el comportamiento cambiante de los sistemas en general. El libro permite al lector optimizar el tiempo de detección para maximizar la utilización del espectro, mejorar la vida útil de la red de radio cognitiva (CRN) utilizando técnicas de detección de espectro de escaneo activo, analizar la eficiencia energética de la CRN, encontrar una asignación de espectro de usuario secundario y realizar traspasos dinámicos. y utilizar una comunicación de datos eficiente en las redes cognitivas. Identifica técnicas de detección de espectro energéticamente eficientes para redes de radio cognitivas cooperativas (CRN); Muestra cómo maximizar la capacidad energética minimizando la probabilidad de corte; Incluye resúmenes al final de los capítulos, medidas de desempeño y estudios de casos. Nota de contenido: Chapter1: Cooperative Spectrum Handovers in Cognitive Radio Networks -- Chapter2: Intelligent Cognitive Radio Communication – A Detailed Approach -- Chapter3: Energy Efficient Spectrum Handovers in Cognitive Network Selection -- Chapter4: Software Radio Architecture: A Mathematical Perspective -- Chapter5: Distributed Algorithms for Learning and Cognitive Medium -- Chapter6: Dynamic Spectrum Handovers in Cognitive Radio Networks -- Chapter7: Supervised Machine Learning Techniques in Cognitive Radio Network Handovers -- Chapter8: Green Wireless Communications via Cognitive Handover -- Chapter9: Secure Distributed Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks -- Chapter10: Applications and Services of Intelligent Spectrum Handover. 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 Spectrum Handovers in Cognitive Radio Networks [documento electrónico] / Haldorai, Anandakumar, Autor ; Kandaswamy, Umamaheswari, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIV, 217 p. 63 ilustraciones, 34 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-15416-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Telecomunicación Procesamiento de la señal Red informática Inteligencia Computacional Redes de comunicación informática Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro destaca la necesidad de un mecanismo de decisión de traspaso (HD) eficiente para realizar cambios de una red a otra y proporcionar servicios móviles unificados y continuos que incluyan conectividad perfecta y acceso ubicuo a servicios. El autor muestra cómo la HD implica combinar eficientemente el inicio del traspaso y el proceso de selección de red. El autor describe cómo la decisión de selección de red es una tarea desafiante que es un componente central para crear HD para cualquier usuario móvil en un entorno heterogéneo que involucra una serie de parámetros estáticos y dinámicos. El autor también analiza los desafíos técnicos predominantes, como los métodos de asignación dinámica de espectro (DSA), la detección de espectro, las comunicaciones cooperativas, el diseño de protocolos de arquitectura de red cognitiva, los desafíos de seguridad de la red cognitiva y los algoritmos de adaptación dinámica para el sistema cognitivo y el comportamiento cambiante de los sistemas en general. El libro permite al lector optimizar el tiempo de detección para maximizar la utilización del espectro, mejorar la vida útil de la red de radio cognitiva (CRN) utilizando técnicas de detección de espectro de escaneo activo, analizar la eficiencia energética de la CRN, encontrar una asignación de espectro de usuario secundario y realizar traspasos dinámicos. y utilizar una comunicación de datos eficiente en las redes cognitivas. Identifica técnicas de detección de espectro energéticamente eficientes para redes de radio cognitivas cooperativas (CRN); Muestra cómo maximizar la capacidad energética minimizando la probabilidad de corte; Incluye resúmenes al final de los capítulos, medidas de desempeño y estudios de casos. Nota de contenido: Chapter1: Cooperative Spectrum Handovers in Cognitive Radio Networks -- Chapter2: Intelligent Cognitive Radio Communication – A Detailed Approach -- Chapter3: Energy Efficient Spectrum Handovers in Cognitive Network Selection -- Chapter4: Software Radio Architecture: A Mathematical Perspective -- Chapter5: Distributed Algorithms for Learning and Cognitive Medium -- Chapter6: Dynamic Spectrum Handovers in Cognitive Radio Networks -- Chapter7: Supervised Machine Learning Techniques in Cognitive Radio Network Handovers -- Chapter8: Green Wireless Communications via Cognitive Handover -- Chapter9: Secure Distributed Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks -- Chapter10: Applications and Services of Intelligent Spectrum Handover. 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
