Big Data Analytics for Cyber-Physical System in Smart City / Atiquzzaman, Mohammed ; Yen, Neil ; Xu, Zheng  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Big Data Analytics for Cyber-Physical System in Smart City : BDCPS 2020, 28-29 December 2020, Shanghai, China Tipo de documento: documento electrónico Autores: Atiquzzaman, Mohammed, ; Yen, Neil, ; Xu, Zheng, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XLII, 1830 p. 520 ilustraciones, 268 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-334-572-0 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: Inteligencia Computacional  Grandes datos  Servicios de información empresarial  TI en los negocios Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro reúne una selección de artículos revisados ​​por pares presentados en la segunda conferencia Big Data Analytics for Cyber-Physical System in Smart City (BDCPS 2020), celebrada en Shanghai, China, los días 28 y 29 de diciembre de 2020. Las contribuciones, preparadas por un equipo internacional de científicos e ingenieros, cubre los últimos avances realizados en el campo del aprendizaje automático y métodos y enfoques de análisis de big data para el codiseño basado en datos de comunicación, informática y control para ciudades inteligentes. Dado su alcance, ofrece un recurso valioso para todos los investigadores y profesionales interesados ​​en big data, ciudades inteligentes y sistemas ciberfísicos. Tipo de medio : Computadora Summary : This book gathers a selection of peer-reviewed papers presented at the second Big Data Analytics for Cyber-Physical System in Smart City (BDCPS 2020) conference, held in Shanghai, China, on 28–29 December 2020. The contributions, prepared by an international team of scientists and engineers, cover the latest advances made in the field of machine learning, and big data analytics methods and approaches for the data-driven co-design of communication, computing, and control for smart cities. Given its scope, it offers a valuable resource for all researchers and professionals interested in big data, smart cities, and cyber-physical systems. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Big Data Analytics for Cyber-Physical System in Smart City : BDCPS 2020, 28-29 December 2020, Shanghai, China [documento electrónico] / Atiquzzaman, Mohammed, ; Yen, Neil, ; Xu, Zheng,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasia] : Springer, 2021 . - XLII, 1830 p. 520 ilustraciones, 268 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-334-572-0 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: Inteligencia Computacional  Grandes datos  Servicios de información empresarial  TI en los negocios Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro reúne una selección de artículos revisados ​​por pares presentados en la segunda conferencia Big Data Analytics for Cyber-Physical System in Smart City (BDCPS 2020), celebrada en Shanghai, China, los días 28 y 29 de diciembre de 2020. Las contribuciones, preparadas por un equipo internacional de científicos e ingenieros, cubre los últimos avances realizados en el campo del aprendizaje automático y métodos y enfoques de análisis de big data para el codiseño basado en datos de comunicación, informática y control para ciudades inteligentes. Dado su alcance, ofrece un recurso valioso para todos los investigadores y profesionales interesados ​​en big data, ciudades inteligentes y sistemas ciberfísicos. Tipo de medio : Computadora Summary : This book gathers a selection of peer-reviewed papers presented at the second Big Data Analytics for Cyber-Physical System in Smart City (BDCPS 2020) conference, held in Shanghai, China, on 28–29 December 2020. The contributions, prepared by an international team of scientists and engineers, cover the latest advances made in the field of machine learning, and big data analytics methods and approaches for the data-driven co-design of communication, computing, and control for smart cities. Given its scope, it offers a valuable resource for all researchers and professionals interested in big data, smart cities, and cyber-physical systems. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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