Autor Dobre, Ciprian
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Hacer una sugerencia Refinar búsquedaAdvances in Mobile Cloud Computing and Big Data in the 5G Era / Mavromoustakis, Constandinos X. ; Mastorakis, George ; Dobre, Ciprian
TÃtulo : Advances in Mobile Cloud Computing and Big Data in the 5G Era Tipo de documento: documento electrónico Autores: Mavromoustakis, Constandinos X., ; Mastorakis, George, ; Dobre, Ciprian, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: VIII, 382 p. 149 ilustraciones, 127 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-45145-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Telecomunicación Procesamiento de datos IngenierÃa en Comunicaciones Redes MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro informa sobre los últimos avances en las teorÃas, prácticas, estándares y estrategias que se relacionan con los paradigmas de la tecnologÃa moderna, la computación en la nube móvil (MCC) y Big Data, como pilares y su asociación con las redes móviles emergentes 5G. El libro incluye 15 capÃtulos rigurosamente arbitrados escritos por destacados investigadores internacionales, que brindan a los lectores información técnica y cientÃfica sobre diversos aspectos de Big Data y Mobile Cloud Computing, desde conceptos básicos hasta hallazgos avanzados, informando el estado del arte sobre Big Gestión de datos. Demuestra y discute métodos y prácticas para mejorar las técnicas de manipulación de Big Data de múltiples fuentes, asà como la integración de la disponibilidad de recursos a través del paradigma 3A (Anywhere, Anything, Anytime), utilizando las tecnologÃas de acceso 5G. Nota de contenido: Introduction and Applications of MCC and Big Data Paradigm in 5G Access -- Architectures of MCC and Big Data Paradigm -- MCC and Big Data Paradigm in Smart Ambient Systems -- MCC and Big Data Control and Data Management. En lÃnea: 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 Advances in Mobile Cloud Computing and Big Data in the 5G Era [documento electrónico] / Mavromoustakis, Constandinos X., ; Mastorakis, George, ; Dobre, Ciprian, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - VIII, 382 p. 149 ilustraciones, 127 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-45145-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Telecomunicación Procesamiento de datos IngenierÃa en Comunicaciones Redes MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro informa sobre los últimos avances en las teorÃas, prácticas, estándares y estrategias que se relacionan con los paradigmas de la tecnologÃa moderna, la computación en la nube móvil (MCC) y Big Data, como pilares y su asociación con las redes móviles emergentes 5G. El libro incluye 15 capÃtulos rigurosamente arbitrados escritos por destacados investigadores internacionales, que brindan a los lectores información técnica y cientÃfica sobre diversos aspectos de Big Data y Mobile Cloud Computing, desde conceptos básicos hasta hallazgos avanzados, informando el estado del arte sobre Big Gestión de datos. Demuestra y discute métodos y prácticas para mejorar las técnicas de manipulación de Big Data de múltiples fuentes, asà como la integración de la disponibilidad de recursos a través del paradigma 3A (Anywhere, Anything, Anytime), utilizando las tecnologÃas de acceso 5G. Nota de contenido: Introduction and Applications of MCC and Big Data Paradigm in 5G Access -- Architectures of MCC and Big Data Paradigm -- MCC and Big Data Paradigm in Smart Ambient Systems -- MCC and Big Data Control and Data Management. En lÃnea: 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
TÃtulo : Enhanced Living Environments : Algorithms, Architectures, Platforms, and Systems Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ganchev, Ivan, ; Garcia, Nuno M., ; Dobre, Ciprian, ; Mavromoustakis, Constandinos X., ; Goleva, Rossitza, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XX, 323 p. 111 ilustraciones, 96 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-10752-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: IngenierÃa Informática Red de computadoras Interfaces de usuario (sistemas informáticos) La interacción persona-ordenador Software de la aplicacion Inteligencia artificial Visión por computador Ciencias sociales IngenierÃa Informática y Redes Interfaces de usuario e interacción persona-computadora Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Ãndice Dewey: 621.39 Ciencia de los computadores (Ingenieria de computadores) Resumen: Este libro de acceso abierto es la publicación final del proyecto COST Action IC1303 "Algoritmos, arquitecturas y plataformas para entornos de vida mejorados (AAPELE)". Ambient Assisted Living (AAL) es un área de investigación basada en las TecnologÃas de la Información y la Comunicación (TIC), la investigación médica y la investigación sociológica. AAL se basa en la noción de que la tecnologÃa y la ciencia pueden proporcionar mejoras en la calidad de vida de las personas en sus hogares y que pueden reducir la carga financiera sobre los presupuestos de los proveedores de atención médica. El concepto de Entornos de Vida Mejorados (ELE) se refiere al área AAL que está más relacionada con las TIC. Las soluciones efectivas de ELE requieren algoritmos, arquitecturas, plataformas y sistemas TIC apropiados, teniendo en cuenta el avance de la ciencia en esta área y el desarrollo de soluciones nuevas e innovadoras. El objetivo de este libro es convertirse en una referencia de vanguardia, analizando los avances realizados y generando direcciones futuras sobre teorÃas, prácticas, estándares y estrategias relacionadas con el área de ELE. Fue preparado como una publicación final de la Acción COST IC1303 "Algoritmos, arquitecturas y plataformas para entornos de vida mejorados (AAPELE)". El libro contiene 12 capÃtulos y puede servir como una valiosa referencia para estudiantes de pregrado, estudiantes de posgrado, educadores, profesores, investigadores, ingenieros, médicos, organizaciones de atención médica, compañÃas de seguros y estrategas de investigación que trabajan en este campo. Nota de contenido: Automation in systematic, scoping and rapid reviews by an NLP toolkit: a case study in Enhanced Living Environments -- RDF stores for enhanced living environments: an overview -- Combining Machine Learning and Metaheuristics Algorithms for Multicriteria Classification Method PROAFTN -- Development and Evaluation of Methodology for Personal Recommendations Applicable in Connected Health -- "Touchscreen Assessment Tool" (TATOO), an assessment tool based on the expanded conceptual model of frailty -- Towards a deeper understanding of the behavioural implications of bidirectional activity-based ambient displays in ambient assisted living environments -- Towards Truly Affective AAL Systems -- Maintaining Mental Well-being of Elderly at Home -- System Development for Monitoring Physiological Parameters in Living Environment -- Healthcare Sensing and Monitoring -- Semantic Middleware Architectures for IoT Healthcare Application -- The Role of Drones in Ambient Assisted Living Systems for the Elderly. En lÃnea: 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 Enhanced Living Environments : Algorithms, Architectures, Platforms, and Systems [documento electrónico] / Ganchev, Ivan, ; Garcia, Nuno M., ; Dobre, Ciprian, ; Mavromoustakis, Constandinos X., ; Goleva, Rossitza, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XX, 323 p. 111 ilustraciones, 96 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-10752-9
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Palabras clave: IngenierÃa Informática Red de computadoras Interfaces de usuario (sistemas informáticos) La interacción persona-ordenador Software de la aplicacion Inteligencia artificial Visión por computador Ciencias sociales IngenierÃa Informática y Redes Interfaces de usuario e interacción persona-computadora Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento Ãndice Dewey: 621.39 Ciencia de los computadores (Ingenieria de computadores) Resumen: Este libro de acceso abierto es la publicación final del proyecto COST Action IC1303 "Algoritmos, arquitecturas y plataformas para entornos de vida mejorados (AAPELE)". Ambient Assisted Living (AAL) es un área de investigación basada en las TecnologÃas de la Información y la Comunicación (TIC), la investigación médica y la investigación sociológica. AAL se basa en la noción de que la tecnologÃa y la ciencia pueden proporcionar mejoras en la calidad de vida de las personas en sus hogares y que pueden reducir la carga financiera sobre los presupuestos de los proveedores de atención médica. El concepto de Entornos de Vida Mejorados (ELE) se refiere al área AAL que está más relacionada con las TIC. Las soluciones efectivas de ELE requieren algoritmos, arquitecturas, plataformas y sistemas TIC apropiados, teniendo en cuenta el avance de la ciencia en esta área y el desarrollo de soluciones nuevas e innovadoras. El objetivo de este libro es convertirse en una referencia de vanguardia, analizando los avances realizados y generando direcciones futuras sobre teorÃas, prácticas, estándares y estrategias relacionadas con el área de ELE. Fue preparado como una publicación final de la Acción COST IC1303 "Algoritmos, arquitecturas y plataformas para entornos de vida mejorados (AAPELE)". El libro contiene 12 capÃtulos y puede servir como una valiosa referencia para estudiantes de pregrado, estudiantes de posgrado, educadores, profesores, investigadores, ingenieros, médicos, organizaciones de atención médica, compañÃas de seguros y estrategas de investigación que trabajan en este campo. Nota de contenido: Automation in systematic, scoping and rapid reviews by an NLP toolkit: a case study in Enhanced Living Environments -- RDF stores for enhanced living environments: an overview -- Combining Machine Learning and Metaheuristics Algorithms for Multicriteria Classification Method PROAFTN -- Development and Evaluation of Methodology for Personal Recommendations Applicable in Connected Health -- "Touchscreen Assessment Tool" (TATOO), an assessment tool based on the expanded conceptual model of frailty -- Towards a deeper understanding of the behavioural implications of bidirectional activity-based ambient displays in ambient assisted living environments -- Towards Truly Affective AAL Systems -- Maintaining Mental Well-being of Elderly at Home -- System Development for Monitoring Physiological Parameters in Living Environment -- Healthcare Sensing and Monitoring -- Semantic Middleware Architectures for IoT Healthcare Application -- The Role of Drones in Ambient Assisted Living Systems for the Elderly. En lÃnea: 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
TÃtulo : Mobile Big Data : A Roadmap from Models to Technologies Tipo de documento: documento electrónico Autores: Skourletopoulos, Georgios, ; Mastorakis, George, ; Mavromoustakis, Constandinos X., ; Dobre, Ciprian, ; Pallis, Evangelos, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: X, 347 p. 88 ilustraciones, 55 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-67925-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia Computacional Procesamiento de datos Inteligencia artificial MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro informa sobre los últimos avances en tecnologÃas móviles para recopilar, almacenar y procesar big data móviles en relación con las comunicaciones inalámbricas. Presenta enfoques y aplicaciones novedosos en los que se aplican big data móviles desde un punto de vista de ingenierÃa y aborda futuros desafÃos teóricos y prácticos relacionados con el campo de big data desde una perspectiva de movilidad. Además, proporciona una descripción general de las nuevas metodologÃas diseñadas para llevar big data móviles a la nube, permitir el procesamiento de eventos de transmisión en tiempo real en movimiento y mejorar la integración de la disponibilidad de recursos a través del paradigma "En cualquier lugar, en cualquier momento". . Al proporcionar a los investigadores y profesionales académicos y de la industria una instantánea oportuna de los sistemas móviles emergentes centrados en big data y resaltar los problemas relacionados, asà como las posibles soluciones, el libro llena un vacÃo importante en la literatura y fomenta un mayor desarrollo en el área de TecnologÃas móviles para explotar big data móviles. Nota de contenido: Part I - Introduction To Mobile Big Data Paradigm -- Big Data Analytics: Applications, Prospects And Challenges -- Levering Mobile Cloud Computing For Mobile Big Data Analytics -- Game Theoretic Approaches In Mobile Cloud Computing Systems For Big Data Applications: A Systematic Literature Review -- Part II - Architectures, Applications And Services For Mobile Big Data.-Evidence-Aware Mobile Cloud Architectures -- Context-Awareness In Location Based Services In The Big Data Era -- Mobile Big Data In Vehicular Networks: The Road To Internet Of Vehicles -- Part III - Data Management For Mobile Big Data.-Mobile Distributed Complex Event Processing - Ubi Sumus? Quo Vadimus?.-Electromagnetic Interference And Discontinuity Effects Of Interconnections On Big Data Performance Of Integrated Circuits -- Evaluating Decision Analytics From Mobile Big Data Using Rough Set Based Ant Colony -- Energy-Aware Issues For Handling Big Data In Mobile Cloud Computing -- Part IV - Industrial Practices Of Mobile BigData-Driven Models -- Big Data – A New Technology Trend And Factors Affecting The Implementation Of Big Data In Australian Industries -- Extending The SANA Mobile Healthcare Platform With Features Providing ECG Analysis.-Social Networking In Higher Education In India. En lÃnea: 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 Mobile Big Data : A Roadmap from Models to Technologies [documento electrónico] / Skourletopoulos, Georgios, ; Mastorakis, George, ; Mavromoustakis, Constandinos X., ; Dobre, Ciprian, ; Pallis, Evangelos, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - X, 347 p. 88 ilustraciones, 55 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-67925-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia Computacional Procesamiento de datos Inteligencia artificial MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro informa sobre los últimos avances en tecnologÃas móviles para recopilar, almacenar y procesar big data móviles en relación con las comunicaciones inalámbricas. Presenta enfoques y aplicaciones novedosos en los que se aplican big data móviles desde un punto de vista de ingenierÃa y aborda futuros desafÃos teóricos y prácticos relacionados con el campo de big data desde una perspectiva de movilidad. Además, proporciona una descripción general de las nuevas metodologÃas diseñadas para llevar big data móviles a la nube, permitir el procesamiento de eventos de transmisión en tiempo real en movimiento y mejorar la integración de la disponibilidad de recursos a través del paradigma "En cualquier lugar, en cualquier momento". . Al proporcionar a los investigadores y profesionales académicos y de la industria una instantánea oportuna de los sistemas móviles emergentes centrados en big data y resaltar los problemas relacionados, asà como las posibles soluciones, el libro llena un vacÃo importante en la literatura y fomenta un mayor desarrollo en el área de TecnologÃas móviles para explotar big data móviles. Nota de contenido: Part I - Introduction To Mobile Big Data Paradigm -- Big Data Analytics: Applications, Prospects And Challenges -- Levering Mobile Cloud Computing For Mobile Big Data Analytics -- Game Theoretic Approaches In Mobile Cloud Computing Systems For Big Data Applications: A Systematic Literature Review -- Part II - Architectures, Applications And Services For Mobile Big Data.-Evidence-Aware Mobile Cloud Architectures -- Context-Awareness In Location Based Services In The Big Data Era -- Mobile Big Data In Vehicular Networks: The Road To Internet Of Vehicles -- Part III - Data Management For Mobile Big Data.-Mobile Distributed Complex Event Processing - Ubi Sumus? Quo Vadimus?.-Electromagnetic Interference And Discontinuity Effects Of Interconnections On Big Data Performance Of Integrated Circuits -- Evaluating Decision Analytics From Mobile Big Data Using Rough Set Based Ant Colony -- Energy-Aware Issues For Handling Big Data In Mobile Cloud Computing -- Part IV - Industrial Practices Of Mobile BigData-Driven Models -- Big Data – A New Technology Trend And Factors Affecting The Implementation Of Big Data In Australian Industries -- Extending The SANA Mobile Healthcare Platform With Features Providing ECG Analysis.-Social Networking In Higher Education In India. En lÃnea: 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
TÃtulo : Modeling and Simulation in HPC and Cloud Systems Tipo de documento: documento electrónico Autores: KoÅ‚odziej, Joanna, ; Pop, Florin, ; Dobre, Ciprian, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XX, 155 p. 35 ilustraciones, 23 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-73767-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia Computacional Grandes datos Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro consta de ocho capÃtulos, cinco de los cuales proporcionan un resumen de los tutoriales y talleres organizados como parte de la Escuela de Verano cHiPSet: Modelado y simulación de alto rendimiento para aplicaciones de Big Data Cost Action sobre "Nuevas tendencias en modelado y simulación en sistemas HPC". ", que se celebró en Bucarest (Rumania) del 21 al 23 de septiembre de 2016. Como tal, ofrece una base sólida para el desarrollo de sistemas inteligentes de nueva generación con uso intensivo de datos. El modelado y la simulación (MS) en la era del big data se considera ampliamente la herramienta esencial en ciencia e ingenierÃa para fundamentar la predicción y el análisis de sistemas complejos y fenómenos naturales. MS ofrece abstracciones adecuadas para gestionar la complejidad del análisis de big data en diversos dominios cientÃficos y de ingenierÃa. Desafortunadamente, los problemas de big data no siempre se solucionan fácilmente con MS eficiente en lugar de HPC (computación de alto rendimiento). Además, las comunidades de MS pueden carecer de la experiencia detallada necesaria para explotar todo el potencial de las soluciones HPC, y es posible que los arquitectos de HPC no sean plenamente conscientes de los requisitos especÃficos de MS. El principal objetivo de la Escuela de Verano fue mejorar las habilidades prácticas y el conocimiento de los participantes sobre los novedosos modelos y tecnologÃas basados ​​en HPC para aplicaciones de big data. Los formadores, que también son los autores de este libro, explicaron cómo diseñar, construir y utilizar las complejas herramientas de MS que capturan muchas de las necesidades de modelado de HPC, desde la escalabilidad hasta la tolerancia a fallos y más. En los tres últimos capÃtulos, el libro presenta los primeros resultados de la escuela: nuevas ideas y resultados novedosos de la investigación sobre aspectos de seguridad en las nubes, primeros prototipos de modelos virtuales complejos de datos en grandes flujos de datos y un marco de computación con uso intensivo de datos. para redes oportunistas. Es un valioso recurso de referencia para quienes desean comenzar a trabajar en HPC y sistemas de big data, asà como para investigadores y profesionales avanzados. . Nota de contenido: Evaluating Distributed Systems and Applications through Accurate Models and Simulations -- Scheduling Data-Intensive Workloads in Large-Scale Distributed Systems: Trends and Challenges -- Design Patterns and Algorithmic Skeletons: A Brief Concordance -- Evaluation of Cloud Systems -- Science Gateways in HPC: Usability meets Efficiency and Effectiveness -- MobEmu: A Framework to Support Decentralized Ad-Hoc Networking -- Virtualisation Model For Processing of the Sensitive Mobile Data -- Analysis of selected cryptographic services for processing batch tasks in Cloud Computing systems. En lÃnea: 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 Modeling and Simulation in HPC and Cloud Systems [documento electrónico] / KoÅ‚odziej, Joanna, ; Pop, Florin, ; Dobre, Ciprian, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XX, 155 p. 35 ilustraciones, 23 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-73767-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia Computacional Grandes datos Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este libro consta de ocho capÃtulos, cinco de los cuales proporcionan un resumen de los tutoriales y talleres organizados como parte de la Escuela de Verano cHiPSet: Modelado y simulación de alto rendimiento para aplicaciones de Big Data Cost Action sobre "Nuevas tendencias en modelado y simulación en sistemas HPC". ", que se celebró en Bucarest (Rumania) del 21 al 23 de septiembre de 2016. Como tal, ofrece una base sólida para el desarrollo de sistemas inteligentes de nueva generación con uso intensivo de datos. El modelado y la simulación (MS) en la era del big data se considera ampliamente la herramienta esencial en ciencia e ingenierÃa para fundamentar la predicción y el análisis de sistemas complejos y fenómenos naturales. MS ofrece abstracciones adecuadas para gestionar la complejidad del análisis de big data en diversos dominios cientÃficos y de ingenierÃa. Desafortunadamente, los problemas de big data no siempre se solucionan fácilmente con MS eficiente en lugar de HPC (computación de alto rendimiento). Además, las comunidades de MS pueden carecer de la experiencia detallada necesaria para explotar todo el potencial de las soluciones HPC, y es posible que los arquitectos de HPC no sean plenamente conscientes de los requisitos especÃficos de MS. El principal objetivo de la Escuela de Verano fue mejorar las habilidades prácticas y el conocimiento de los participantes sobre los novedosos modelos y tecnologÃas basados ​​en HPC para aplicaciones de big data. Los formadores, que también son los autores de este libro, explicaron cómo diseñar, construir y utilizar las complejas herramientas de MS que capturan muchas de las necesidades de modelado de HPC, desde la escalabilidad hasta la tolerancia a fallos y más. En los tres últimos capÃtulos, el libro presenta los primeros resultados de la escuela: nuevas ideas y resultados novedosos de la investigación sobre aspectos de seguridad en las nubes, primeros prototipos de modelos virtuales complejos de datos en grandes flujos de datos y un marco de computación con uso intensivo de datos. para redes oportunistas. Es un valioso recurso de referencia para quienes desean comenzar a trabajar en HPC y sistemas de big data, asà como para investigadores y profesionales avanzados. . Nota de contenido: Evaluating Distributed Systems and Applications through Accurate Models and Simulations -- Scheduling Data-Intensive Workloads in Large-Scale Distributed Systems: Trends and Challenges -- Design Patterns and Algorithmic Skeletons: A Brief Concordance -- Evaluation of Cloud Systems -- Science Gateways in HPC: Usability meets Efficiency and Effectiveness -- MobEmu: A Framework to Support Decentralized Ad-Hoc Networking -- Virtualisation Model For Processing of the Sensitive Mobile Data -- Analysis of selected cryptographic services for processing batch tasks in Cloud Computing systems. En lÃnea: 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
