Información del autor
Autor Chaudhary, Sanjay |
Documentos disponibles escritos por este autor (2)
Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaBig Data Analytics / Madria, Sanjay ; Fournier-Viger, Philippe ; Chaudhary, Sanjay ; Reddy, P. Krishna
TÃtulo : Big Data Analytics : 7th International Conference, BDA 2019, Ahmedabad, India, December 17–20, 2019, Proceedings / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Madria, Sanjay, ; Fournier-Viger, Philippe, ; Chaudhary, Sanjay, ; Reddy, P. Krishna, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIII, 462 p. 290 ilustraciones, 142 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-37188-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Procesamiento de datos Inteligencia artificial Software de la aplicacion Gestión de base de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: 6.312 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Séptima Conferencia Internacional sobre análisis de Big Data, BDA 2019, celebrada en Ahmedabad, India, en diciembre de 2019. Los 25 artÃculos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 53 presentaciones. Los artÃculos están organizados en secciones temáticas denominadas: análisis de big data: visión y perspectivas; búsqueda y extracción de información; análisis predictivo en los ámbitos médico y agrÃcola; análisis de gráficos; minerÃa de patrones; y aprendizaje automático. Nota de contenido: Big Data Analytics: Vision and Perspectives -- Transforming Sensing Data into Smart Data for Smart Sustainable Cities -- Deep Learning Models for Medical Image Analysis: Challenges and Future Directions -- Recent Advances and Challenges in design of Non-Goal Oriented Dialogue System -- Data Cube is Dead, Long Life to Data Cube in the Age of Web Data -- Search and Information Extraction -- Improving Result Diversity using Query Term Proximity in Exploratory Search -- Segment-search vs Knowledge Graphs: Making a Keyword Search Engine for Web Documents -- Pairing Users in Social Media via Processing Meta-data from Conversational Files -- Large-Scale Information Extraction from Emails with Data Constraints -- Comparative Analysis of Rule-based, Dictionary-based and Hybrid Stemmers for Gujarati Language -- Predictive Analytics in Medical and Agricultural Domains -- Artificial Intelligence and Bayesian Knowledge Network in Health Care – Smartphone Apps for diagnosis and differentiation of anemias with higher accuracy at Resource Constrained Point-of-Care settings -- Analyzing Domain Knowledge for Big Data Analysis: A Case Study with Urban Tree Type Classification -- Market Intelligence for Agricultural Commodities using Forecasting and Deep Learning Techniques -- Graph Analytics -- TKG: Efficient Mining of Top-K Frequent Subgraphs -- Why Multilayer Networks Instead Of Simple Graphs? Modeling Effectiveness And Analysis Flexibility & Efficiency! -- Gossip Based Distributed Real Time Task Scheduling with Guaranteed Performance on Heterogeneous Networks -- Data-Driven Optimization of Public Transit Schedule -- Pattern Mining -- Discovering Spatial High Utility Frequent Itemsets in Spatiotemporal Databases -- Efficient Algorithms For Flock Detection in Large Spatio-Temporal Data -- Local Temporal Compression for (Globally) Evolving Spatial Surfaces -- An Explicit Relationship between Sequential Patterns and their Concise Representations -- Machine Learning -- A novel approach to identify the determinants of online review helpfulness and predict the helpfulness score across product categories -- Analysis and Recognition of Hand-drawn Images with Effective Data Handling -- Real Time Static Gesture Detection Using Deep Learning -- Interpreting Context of Images using Scene Graphs -- Deep Learning in the Domain of Near-Duplicate Document Detection. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed proceedings of the 7th International Conference on Big Data analytics, BDA 2019, held in Ahmedabad, India, in December 2019. The 25 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 53 submissions. The papers are organized in topical sections named: big data analytics: vision and perspectives; search and information extraction; predictive analytics in medical and agricultural domains; graph analytics; pattern mining; and machine learning. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Big Data Analytics : 7th International Conference, BDA 2019, Ahmedabad, India, December 17–20, 2019, Proceedings / [documento electrónico] / Madria, Sanjay, ; Fournier-Viger, Philippe, ; Chaudhary, Sanjay, ; Reddy, P. Krishna, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIII, 462 p. 290 ilustraciones, 142 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-37188-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Procesamiento de datos Inteligencia artificial Software de la aplicacion Gestión de base de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: 6.312 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Séptima Conferencia Internacional sobre análisis de Big Data, BDA 2019, celebrada en Ahmedabad, India, en diciembre de 2019. Los 25 artÃculos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 53 presentaciones. Los artÃculos están organizados en secciones temáticas denominadas: análisis de big data: visión y perspectivas; búsqueda y extracción de información; análisis predictivo en los ámbitos médico y agrÃcola; análisis de gráficos; minerÃa de patrones; y aprendizaje automático. Nota de contenido: Big Data Analytics: Vision and Perspectives -- Transforming Sensing Data into Smart Data for Smart Sustainable Cities -- Deep Learning Models for Medical Image Analysis: Challenges and Future Directions -- Recent Advances and Challenges in design of Non-Goal Oriented Dialogue System -- Data Cube is Dead, Long Life to Data Cube in the Age of Web Data -- Search and Information Extraction -- Improving Result Diversity using Query Term Proximity in Exploratory Search -- Segment-search vs Knowledge Graphs: Making a Keyword Search Engine for Web Documents -- Pairing Users in Social Media via Processing Meta-data from Conversational Files -- Large-Scale Information Extraction from Emails with Data Constraints -- Comparative Analysis of Rule-based, Dictionary-based and Hybrid Stemmers for Gujarati Language -- Predictive Analytics in Medical and Agricultural Domains -- Artificial Intelligence and Bayesian Knowledge Network in Health Care – Smartphone Apps for diagnosis and differentiation of anemias with higher accuracy at Resource Constrained Point-of-Care settings -- Analyzing Domain Knowledge for Big Data Analysis: A Case Study with Urban Tree Type Classification -- Market Intelligence for Agricultural Commodities using Forecasting and Deep Learning Techniques -- Graph Analytics -- TKG: Efficient Mining of Top-K Frequent Subgraphs -- Why Multilayer Networks Instead Of Simple Graphs? Modeling Effectiveness And Analysis Flexibility & Efficiency! -- Gossip Based Distributed Real Time Task Scheduling with Guaranteed Performance on Heterogeneous Networks -- Data-Driven Optimization of Public Transit Schedule -- Pattern Mining -- Discovering Spatial High Utility Frequent Itemsets in Spatiotemporal Databases -- Efficient Algorithms For Flock Detection in Large Spatio-Temporal Data -- Local Temporal Compression for (Globally) Evolving Spatial Surfaces -- An Explicit Relationship between Sequential Patterns and their Concise Representations -- Machine Learning -- A novel approach to identify the determinants of online review helpfulness and predict the helpfulness score across product categories -- Analysis and Recognition of Hand-drawn Images with Effective Data Handling -- Real Time Static Gesture Detection Using Deep Learning -- Interpreting Context of Images using Scene Graphs -- Deep Learning in the Domain of Near-Duplicate Document Detection. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed proceedings of the 7th International Conference on Big Data analytics, BDA 2019, held in Ahmedabad, India, in December 2019. The 25 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 53 submissions. The papers are organized in topical sections named: big data analytics: vision and perspectives; search and information extraction; predictive analytics in medical and agricultural domains; graph analytics; pattern mining; and machine learning. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Research Advances in Cloud Computing Tipo de documento: documento electrónico Autores: Chaudhary, Sanjay, ; Somani, Gaurav, ; Buyya, Rajkumar, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XX, 465 p. 126 ilustraciones, 81 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-5026-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Red de computadoras Ordenadores Protección de datos Software de la aplicacion Redes de comunicación informática Hardware de la computadora Seguridad de datos e información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: 004.6 Ciencia de los computadores (Interfaces y comunicaciones) Resumen: Este libro aborda el área emergente de la computación en la nube y proporciona una descripción completa de las áreas de investigación, los trabajos recientes y los problemas de investigación abiertos. El paso a la computación en la nube ya no es simplemente un tema de discusión; se ha convertido en una competencia central que toda empresa moderna debe adoptar y en la que sobresalir. Ha cambiado la forma en que se ve la informática empresarial y de Internet, y esta historia de éxito es el resultado de los esfuerzos a largo plazo de la comunidad de investigación informática de todo el mundo. Se prevé que para 2026 más de dos tercios de todas las empresas del mundo funcionarán Ãntegramente en la nube. Estas predicciones han dado lugar a enormes niveles de financiación para la investigación y el desarrollo de la computación en la nube y tecnologÃas relacionadas. En consecuencia, las universidades de todo el mundo han incorporado la computación en la nube y sus tecnologÃas relacionadas en sus planes de estudio, y las organizaciones de tecnologÃa de la información (TI) están acelerando la evolución de sus habilidades para estar mejor preparadas para gestionar las tecnologÃas emergentes y las expectativas públicas de la nube, como nuevos servicios. Nota de contenido: Chapter 1. Towards Performance and Dependability Bench marking of Cloud Computing -- Chapter 2. Big data Security and Privacy Issues in Cloud -- Chapter 3. Resource Allocation in Cloud Computing: Concepts, State of-the-art, and Research Challenges -- Chapter 4. Key management hierarchies for data access control in cloud -- Chapter 5. Accounting models in Cloud Computing -- Chapter 6. Data Analytics in Cloud-A streaming approach -- Chapter 7. Infrastructure Cloud and Performance -- Chapter 8. Cloud Computing for Big Data Analytics -- Chapter 9. Cloud Storage Techniques -- Chapter 10. Identity and Permission Management Challenges for Platform Services in Cloud computing -- Chapter 11. Container-based virtualization and security concerns in them -- Chapter 12. Applications of trusted computing in cloud computing -- Chapter 13. Investigating the possibility of data leakage in time of live VM migration -- Chapter 14. How Cloud Computing Can Transform Businesses? -- Chapter 15. Brokering of Cloud Services -- Chapter 16. Virtualization Security -- Chapter 17. Cloud Service Monitoring-Open Issues and Research Directions. Tipo de medio : Computadora Summary : This book addresses the emerging area of cloud computing, providing a comprehensive overview of the research areas, recent work and open research problems. The move to cloud computing is no longer merely a topic of discussion; it has become a core competency that every modern business needs to embrace and excel at. It has changed the way enterprise and internet computing is viewed, and this success story is the result of the long-term efforts of computing research community around the globe. It is predicted that by 2026 more than two-thirds of all enterprises across the globe will be entirely run in cloud. These predictions have led to huge levels of funding for research and development in cloud computing and related technologies. Accordingly, universities across the globe have incorporated cloud computing and its related technologies in their curriculum, and information technology (IT) organizations are accelerating their skill-set evolution in order to be better prepared tomanage emerging technologies and public expectations of the cloud, such as new services. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Research Advances in Cloud Computing [documento electrónico] / Chaudhary, Sanjay, ; Somani, Gaurav, ; Buyya, Rajkumar, . - 1 ed. . - Singapore [Malasia] : Springer, 2017 . - XX, 465 p. 126 ilustraciones, 81 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-10-5026-8
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Red de computadoras Ordenadores Protección de datos Software de la aplicacion Redes de comunicación informática Hardware de la computadora Seguridad de datos e información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: 004.6 Ciencia de los computadores (Interfaces y comunicaciones) Resumen: Este libro aborda el área emergente de la computación en la nube y proporciona una descripción completa de las áreas de investigación, los trabajos recientes y los problemas de investigación abiertos. El paso a la computación en la nube ya no es simplemente un tema de discusión; se ha convertido en una competencia central que toda empresa moderna debe adoptar y en la que sobresalir. Ha cambiado la forma en que se ve la informática empresarial y de Internet, y esta historia de éxito es el resultado de los esfuerzos a largo plazo de la comunidad de investigación informática de todo el mundo. Se prevé que para 2026 más de dos tercios de todas las empresas del mundo funcionarán Ãntegramente en la nube. Estas predicciones han dado lugar a enormes niveles de financiación para la investigación y el desarrollo de la computación en la nube y tecnologÃas relacionadas. En consecuencia, las universidades de todo el mundo han incorporado la computación en la nube y sus tecnologÃas relacionadas en sus planes de estudio, y las organizaciones de tecnologÃa de la información (TI) están acelerando la evolución de sus habilidades para estar mejor preparadas para gestionar las tecnologÃas emergentes y las expectativas públicas de la nube, como nuevos servicios. Nota de contenido: Chapter 1. Towards Performance and Dependability Bench marking of Cloud Computing -- Chapter 2. Big data Security and Privacy Issues in Cloud -- Chapter 3. Resource Allocation in Cloud Computing: Concepts, State of-the-art, and Research Challenges -- Chapter 4. Key management hierarchies for data access control in cloud -- Chapter 5. Accounting models in Cloud Computing -- Chapter 6. Data Analytics in Cloud-A streaming approach -- Chapter 7. Infrastructure Cloud and Performance -- Chapter 8. Cloud Computing for Big Data Analytics -- Chapter 9. Cloud Storage Techniques -- Chapter 10. Identity and Permission Management Challenges for Platform Services in Cloud computing -- Chapter 11. Container-based virtualization and security concerns in them -- Chapter 12. Applications of trusted computing in cloud computing -- Chapter 13. Investigating the possibility of data leakage in time of live VM migration -- Chapter 14. How Cloud Computing Can Transform Businesses? -- Chapter 15. Brokering of Cloud Services -- Chapter 16. Virtualization Security -- Chapter 17. Cloud Service Monitoring-Open Issues and Research Directions. Tipo de medio : Computadora Summary : This book addresses the emerging area of cloud computing, providing a comprehensive overview of the research areas, recent work and open research problems. The move to cloud computing is no longer merely a topic of discussion; it has become a core competency that every modern business needs to embrace and excel at. It has changed the way enterprise and internet computing is viewed, and this success story is the result of the long-term efforts of computing research community around the globe. It is predicted that by 2026 more than two-thirds of all enterprises across the globe will be entirely run in cloud. These predictions have led to huge levels of funding for research and development in cloud computing and related technologies. Accordingly, universities across the globe have incorporated cloud computing and its related technologies in their curriculum, and information technology (IT) organizations are accelerating their skill-set evolution in order to be better prepared tomanage emerging technologies and public expectations of the cloud, such as new services. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
