First International Conference, BigSDM 2018, Beijing, China, November 30 – December 1, 2018, Revised Selected Papers / Li, Jianhui ; Meng, Xiaofeng ; Zhang, Ying ; Cui, Wenjuan ; Du, Zhihui  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : First International Conference, BigSDM 2018, Beijing, China, November 30 – December 1, 2018, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Li, Jianhui, ; Meng, Xiaofeng, ; Zhang, Ying, ; Cui, Wenjuan, ; Du, Zhihui, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIII, 332 p. 172 ilustraciones, 113 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-28061-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Grandes datos  Red de computadoras  Ingeniería Informática  Inteligencia artificial  Protección de datos  Redes de comunicación informática  Ingeniería Informática y Redes  Operaciones de TI  Seguridad de datos e información Índice Dewey: 005.7 Datos en sistemas de computadoras Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Primera Conferencia Internacional sobre Gestión de Big Scientific Data, BigSDM 2018, celebrada en Beijing, Grecia, en noviembre/diciembre de 2018. Los 24 artículos completos presentados junto con 7 artículos breves fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 86 presentaciones. . Los temas involucraron casos de aplicación en la gestión de grandes datos científicos, paradigmas para mejorar el descubrimiento científico a través de grandes datos, desafíos de gestión de datos planteados por grandes datos científicos, métodos de aprendizaje automático para facilitar el descubrimiento científico, plataformas científicas y sistemas de almacenamiento para aplicaciones científicas a gran escala, datos. limpieza y garantía de calidad de los datos científicos, y políticas de datos. Nota de contenido: Application cases in the big scientific data management -- Paradigms for enhancing scientific discovery through big data -- Data management challenges posed by big scientific data -- Machine learning methods to facilitate scientific discovery -- Science platforms and storage systems for large scale scientific applications -- Data cleansing and quality assurance of science data -- Data policies. 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 First International Conference, BigSDM 2018, Beijing, China, November 30 – December 1, 2018, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Li, Jianhui, ; Meng, Xiaofeng, ; Zhang, Ying, ; Cui, Wenjuan, ; Du, Zhihui,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIII, 332 p. 172 ilustraciones, 113 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-28061-1 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Grandes datos  Red de computadoras  Ingeniería Informática  Inteligencia artificial  Protección de datos  Redes de comunicación informática  Ingeniería Informática y Redes  Operaciones de TI  Seguridad de datos e información Índice Dewey: 005.7 Datos en sistemas de computadoras Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Primera Conferencia Internacional sobre Gestión de Big Scientific Data, BigSDM 2018, celebrada en Beijing, Grecia, en noviembre/diciembre de 2018. Los 24 artículos completos presentados junto con 7 artículos breves fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 86 presentaciones. . Los temas involucraron casos de aplicación en la gestión de grandes datos científicos, paradigmas para mejorar el descubrimiento científico a través de grandes datos, desafíos de gestión de datos planteados por grandes datos científicos, métodos de aprendizaje automático para facilitar el descubrimiento científico, plataformas científicas y sistemas de almacenamiento para aplicaciones científicas a gran escala, datos. limpieza y garantía de calidad de los datos científicos, y políticas de datos. Nota de contenido: Application cases in the big scientific data management -- Paradigms for enhancing scientific discovery through big data -- Data management challenges posed by big scientific data -- Machine learning methods to facilitate scientific discovery -- Science platforms and storage systems for large scale scientific applications -- Data cleansing and quality assurance of science data -- Data policies. 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

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