Información del autor
Autor Mondal, Anirban |
Documentos disponibles escritos por este autor (4)
Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaBig Data Analytics / Mondal, Anirban ; Gupta, Himanshu ; Srivastava, Jaideep ; Reddy, P. Krishna ; Somayajulu, D.V.L.N
TÃtulo : Big Data Analytics : 6th International Conference, BDA 2018, Warangal, India, December 18–21, 2018, Proceedings / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Mondal, Anirban, ; Gupta, Himanshu, ; Srivastava, Jaideep, ; Reddy, P. Krishna, ; Somayajulu, D.V.L.N, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XV, 424 p. 185 ilustraciones, 139 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-04780-1 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 Gestión de base de datos Software de la aplicacion Computadoras digitales electrónicas TeorÃa de las máquinas MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Rendimiento y evaluación del sistema Lenguajes formales y teorÃa de los autómatas Clasificación: 6.312 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 6.ª Conferencia Internacional sobre análisis de Big Data, BDA 2018, celebrada en Warangal, India, en diciembre de 2018. Los 29 artÃculos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 93 presentaciones. Los artÃculos están organizados en secciones temáticas denominadas: análisis de big data: visión y perspectivas; análisis de datos financieros y flujos de datos; datos web y de redes sociales; sistemas y marcos de big data; análisis predictivo en los ámbitos sanitario y agrÃcola; y aprendizaje automático y minerÃa de patrones. . Nota de contenido: Big Data Analytics: Vision and Perspectives -- Financial Data Analytics and Data Streams -- Web and Social Media Data -- Big Data Systems and Frameworks -- Predictive Analytics in Healthcare and Agricultural Domains -- Machine Learning and Pattern Mining. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed proceedings of the 6th International Conference on Big Data analytics, BDA 2018, held in Warangal, India, in December 2018. The 29 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 93 submissions. The papers are organized in topical sections named: big data analytics: vision and perspectives; financial data analytics and data streams; web and social media data; big data systems and frameworks; predictive analytics in healthcare and agricultural domains; and machine learning and pattern mining. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Big Data Analytics : 6th International Conference, BDA 2018, Warangal, India, December 18–21, 2018, Proceedings / [documento electrónico] / Mondal, Anirban, ; Gupta, Himanshu, ; Srivastava, Jaideep, ; Reddy, P. Krishna, ; Somayajulu, D.V.L.N, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XV, 424 p. 185 ilustraciones, 139 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-04780-1
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 Gestión de base de datos Software de la aplicacion Computadoras digitales electrónicas TeorÃa de las máquinas MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Rendimiento y evaluación del sistema Lenguajes formales y teorÃa de los autómatas Clasificación: 6.312 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la 6.ª Conferencia Internacional sobre análisis de Big Data, BDA 2018, celebrada en Warangal, India, en diciembre de 2018. Los 29 artÃculos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 93 presentaciones. Los artÃculos están organizados en secciones temáticas denominadas: análisis de big data: visión y perspectivas; análisis de datos financieros y flujos de datos; datos web y de redes sociales; sistemas y marcos de big data; análisis predictivo en los ámbitos sanitario y agrÃcola; y aprendizaje automático y minerÃa de patrones. . Nota de contenido: Big Data Analytics: Vision and Perspectives -- Financial Data Analytics and Data Streams -- Web and Social Media Data -- Big Data Systems and Frameworks -- Predictive Analytics in Healthcare and Agricultural Domains -- Machine Learning and Pattern Mining. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the refereed proceedings of the 6th International Conference on Big Data analytics, BDA 2018, held in Warangal, India, in December 2018. The 29 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 93 submissions. The papers are organized in topical sections named: big data analytics: vision and perspectives; financial data analytics and data streams; web and social media data; big data systems and frameworks; predictive analytics in healthcare and agricultural domains; and machine learning and pattern mining. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Big Data Analytics : 8th International Conference, BDA 2020, Sonepat, India, December 15–18, 2020, Proceedings / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bellatreche, Ladjel, ; Goyal, Vikram, ; Fujita, Hamido, ; Mondal, Anirban, ; Reddy, P. Krishna, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIII, 345 p. 143 ilustraciones, 117 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-66665-1 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 Procesamiento del lenguaje natural (Informática) TeorÃa de la codificación TeorÃa de la información Software de la aplicacion MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Procesamiento del lenguaje natural (PNL) TeorÃa de la codificación y la información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Computadoras y Educación Clasificación: 6.312 Resumen: Este libro constituye las actas de la 8.ª Conferencia Internacional sobre Análisis de Big Data, BDA 2020, que tuvo lugar del 15 al 18 de diciembre de 2020 en Sonepat, India. Los 11 artÃculos completos y 3 breves incluidos en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 48 presentaciones; El libro también contiene 4 artÃculos invitados y 3 artÃculos tutoriales. Las contribuciones se organizaron en secciones temáticas denominadas de la siguiente manera: sistemas de ciencia de datos; arquitecturas de ciencia de datos; análisis de big data en atención sanitaria; intercambio de información de recursos de datos web; y análisis de negocios. Nota de contenido: Data Science : Systems -- A Comparison of Data Science Systems -- Architectural Patterns for Integrating Data Lakes into Data Warehouse Architectures -- Study and Understanding the Significance of Multilayer ELM Feature Space -- Spectral Learning of Semantic Units in a Sentence Pair to Evaluate Semantic Textual Similarity -- Data Science : Architectures -- i-Fence: A Spatio-Temporal Context-Aware Geofencing Framework for Triggering Impulse Decisions -- Face Mask Detection using Transfer Learning of InceptionV3 -- Analysis of GPS trajectories mapping on shape files using spatial computing approaches -- Big Data Analytics in Healthcare -- A Transfer Learning Approach to Classify the Brain Age from MRI Images -- 'Precision Health': Balancing Reactive Care and Proactive Care through the Evidence Based Knowledge Graph Constructed from Real-World Electronic Health Records, Disease Trajectories, Diseasome, and Patholome -- Prediction for the Second Wave of COVID-19 in India -- Texture Feature Extraction: Impact of Variants on Performance of Machine Learning Classifiers: Study on Chest X-ray – Pneumonia Images -- Computer-Aided Diagnosis of Thyroid Dysfunction: A Survey -- Information Interchange of Web Data Resources -- Generic Key Value Extractions from Emails -- Next Generation Web: Technologies and Services -- Adversarial Collusion on the Web: State-of-the-art and Future Directions -- Comparing performance of classifiers applied to disaster detection in Twitter tweets: preliminary considerations -- Business Analytics -- Applying machine learning to anomaly detection in car insurance sales -- Authorship Identification using Stylometry and Document Fingerprinting Decisions -- A Revenue-based Product Placement Framework to Improve Diversity in Retail Businesses -- Recommending Question-Answers for enriching Textbooks -- OWI: Open-world Intent Identification framework for Dialog Based System. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the proceedings of the 8th International Conference on Big Data Analytics, BDA 2020, which took place during December 15-18, 2020, in Sonepat, India. The 11 full and 3 short papers included in this volume were carefully reviewed and selected from 48 submissions; the book also contains 4 invited and 3 tutorial papers. The contributions were organized in topical sections named as follows: data science systems; data science architectures; big data analytics in healthcare; information interchange of Web data resources; and business analytics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Big Data Analytics : 8th International Conference, BDA 2020, Sonepat, India, December 15–18, 2020, Proceedings / [documento electrónico] / Bellatreche, Ladjel, ; Goyal, Vikram, ; Fujita, Hamido, ; Mondal, Anirban, ; Reddy, P. Krishna, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIII, 345 p. 143 ilustraciones, 117 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-66665-1
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 Procesamiento del lenguaje natural (Informática) TeorÃa de la codificación TeorÃa de la información Software de la aplicacion MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Procesamiento del lenguaje natural (PNL) TeorÃa de la codificación y la información Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Computadoras y Educación Clasificación: 6.312 Resumen: Este libro constituye las actas de la 8.ª Conferencia Internacional sobre Análisis de Big Data, BDA 2020, que tuvo lugar del 15 al 18 de diciembre de 2020 en Sonepat, India. Los 11 artÃculos completos y 3 breves incluidos en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 48 presentaciones; El libro también contiene 4 artÃculos invitados y 3 artÃculos tutoriales. Las contribuciones se organizaron en secciones temáticas denominadas de la siguiente manera: sistemas de ciencia de datos; arquitecturas de ciencia de datos; análisis de big data en atención sanitaria; intercambio de información de recursos de datos web; y análisis de negocios. Nota de contenido: Data Science : Systems -- A Comparison of Data Science Systems -- Architectural Patterns for Integrating Data Lakes into Data Warehouse Architectures -- Study and Understanding the Significance of Multilayer ELM Feature Space -- Spectral Learning of Semantic Units in a Sentence Pair to Evaluate Semantic Textual Similarity -- Data Science : Architectures -- i-Fence: A Spatio-Temporal Context-Aware Geofencing Framework for Triggering Impulse Decisions -- Face Mask Detection using Transfer Learning of InceptionV3 -- Analysis of GPS trajectories mapping on shape files using spatial computing approaches -- Big Data Analytics in Healthcare -- A Transfer Learning Approach to Classify the Brain Age from MRI Images -- 'Precision Health': Balancing Reactive Care and Proactive Care through the Evidence Based Knowledge Graph Constructed from Real-World Electronic Health Records, Disease Trajectories, Diseasome, and Patholome -- Prediction for the Second Wave of COVID-19 in India -- Texture Feature Extraction: Impact of Variants on Performance of Machine Learning Classifiers: Study on Chest X-ray – Pneumonia Images -- Computer-Aided Diagnosis of Thyroid Dysfunction: A Survey -- Information Interchange of Web Data Resources -- Generic Key Value Extractions from Emails -- Next Generation Web: Technologies and Services -- Adversarial Collusion on the Web: State-of-the-art and Future Directions -- Comparing performance of classifiers applied to disaster detection in Twitter tweets: preliminary considerations -- Business Analytics -- Applying machine learning to anomaly detection in car insurance sales -- Authorship Identification using Stylometry and Document Fingerprinting Decisions -- A Revenue-based Product Placement Framework to Improve Diversity in Retail Businesses -- Recommending Question-Answers for enriching Textbooks -- OWI: Open-world Intent Identification framework for Dialog Based System. . Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the proceedings of the 8th International Conference on Big Data Analytics, BDA 2020, which took place during December 15-18, 2020, in Sonepat, India. The 11 full and 3 short papers included in this volume were carefully reviewed and selected from 48 submissions; the book also contains 4 invited and 3 tutorial papers. The contributions were organized in topical sections named as follows: data science systems; data science architectures; big data analytics in healthcare; information interchange of Web data resources; and business analytics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Periodic Pattern Mining : Theory, Algorithms, and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kiran, R. Uday, ; Fournier-Viger, Philippe, ; Luna, Jose M., ; Lin, Jerry Chun-Wei, ; Mondal, Anirban, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: VIII, 263 p. 65 ilustraciones, 46 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1639647-- 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 artificial Aprendizaje automático Procesamiento de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro proporciona una introducción al campo de la minerÃa de patrones periódicos, revisa las técnicas más modernas, analiza los avances recientes y analiza el software de código abierto. La minerÃa de patrones periódicos es un área de investigación emergente y popular en el campo de la minerÃa de datos. Implica descubrir todos los patrones que ocurren regularmente en bases de datos temporales. Una de las principales aplicaciones de la minerÃa de patrones periódica es el análisis de bases de datos de transacciones de clientes para descubrir conjuntos de artÃculos que los clientes han comprado regularmente. Descubrir tales patrones tiene varias implicaciones para comprender el comportamiento de los clientes. Desde los primeros trabajos sobre minerÃa de patrones periódicos se han publicado numerosos estudios y se han logrado grandes avances en este campo. El libro consta de tres partes principales: introducción, algoritmos y aplicaciones. El primer capÃtulo es una introducción a la minerÃa de patrones y la minerÃa de patrones periódica. Se discuten los conceptos de periodicidad, soporte periódico, técnicas de exploración espacial de búsqueda y estrategias de poda. También se presentan los principales tipos de algoritmos, como el crecimiento de patrones periódico-frecuente, el crecimiento de patrones periódico parcial y el algoritmo de minerÃa de conjuntos de elementos periódicos de alta utilidad. Se revisan los desafÃos y las oportunidades de investigación. Los capÃtulos que siguen presentan técnicas de vanguardia para descubrir patrones periódicos en (1) bases de datos transaccionales, (2) bases de datos temporales, (3) bases de datos temporales cuantitativas y (4) big data. Luego, se presenta la teorÃa sobre representaciones concisas de patrones periódicos, asà como el ocultamiento de información sensible mediante técnicas de minerÃa de datos que preservan la privacidad. El libro concluye con varias aplicaciones de la minerÃa de patrones periódica, incluidas aplicaciones en análisis de datos de contaminación del aire, análisis de datos de accidentes y análisis de congestión del tráfico. Nota de contenido: Chapter 1: Introduction to Data Mining -- Chapter 2: Discovering Frequent Patterns in Very Large Transactional Database -- Chapter 3: Discovering Periodic Frequent Patterns in Temporal Databases -- Chapter 4: Discovering Fuzzy Periodic Frequent Patterns in Quantitative Temporal Databases -- Chapter 5: Discovering Partial Periodic Patterns in Temporal Databases -- Chapter 6: Finding Periodic Patterns in Multiple Sequences -- Chapter 7: Discovering Self Reliant Patterns -- Chapter 8: Finding Periodic High Utility Patterns in Sequence -- Chapter 9: Mining Periodic High Utility Sequential Patterns with Negative Unit Profits -- Chapter 10: Hiding Periodic High Utility Sequential Patterns -- Chapter 11: NetHAPP -- Chapter 12: Privacy Preservation of Periodic Frequent Patterns using Sensitive Inverse Frequency. Tipo de medio : Computadora Summary : This book provides an introduction to the field of periodic pattern mining, reviews state-of-the-art techniques, discusses recent advances, and reviews open-source software. Periodic pattern mining is a popular and emerging research area in the field of data mining. It involves discovering all regularly occurring patterns in temporal databases. One of the major applications of periodic pattern mining is the analysis of customer transaction databases to discover sets of items that have been regularly purchased by customers. Discovering such patterns has several implications for understanding the behavior of customers. Since the first work on periodic pattern mining, numerous studies have been published and great advances have been made in this field. The book consists of three main parts: introduction, algorithms, and applications. The first chapter is an introduction to pattern mining and periodic pattern mining. The concepts of periodicity, periodic support, search space exploration techniques, and pruning strategies are discussed. The main types of algorithms are also presented such as periodic-frequent pattern growth, partial periodic pattern-growth, and periodic high-utility itemset mining algorithm. Challenges and research opportunities are reviewed. The chapters that follow present state-of-the-art techniques for discovering periodic patterns in (1) transactional databases, (2) temporal databases, (3) quantitative temporal databases, and (4) big data. Then, the theory on concise representations of periodic patterns is presented, as well as hiding sensitive information using privacy-preserving data mining techniques. The book concludes with several applications of periodic pattern mining, including applications in air pollution data analytics, accident data analytics, and traffic congestion analytics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Periodic Pattern Mining : Theory, Algorithms, and Applications [documento electrónico] / Kiran, R. Uday, ; Fournier-Viger, Philippe, ; Luna, Jose M., ; Lin, Jerry Chun-Wei, ; Mondal, Anirban, . - 1 ed. . - Singapore [Malasia] : Springer, 2021 . - VIII, 263 p. 65 ilustraciones, 46 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1639647--
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 artificial Aprendizaje automático Procesamiento de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro proporciona una introducción al campo de la minerÃa de patrones periódicos, revisa las técnicas más modernas, analiza los avances recientes y analiza el software de código abierto. La minerÃa de patrones periódicos es un área de investigación emergente y popular en el campo de la minerÃa de datos. Implica descubrir todos los patrones que ocurren regularmente en bases de datos temporales. Una de las principales aplicaciones de la minerÃa de patrones periódica es el análisis de bases de datos de transacciones de clientes para descubrir conjuntos de artÃculos que los clientes han comprado regularmente. Descubrir tales patrones tiene varias implicaciones para comprender el comportamiento de los clientes. Desde los primeros trabajos sobre minerÃa de patrones periódicos se han publicado numerosos estudios y se han logrado grandes avances en este campo. El libro consta de tres partes principales: introducción, algoritmos y aplicaciones. El primer capÃtulo es una introducción a la minerÃa de patrones y la minerÃa de patrones periódica. Se discuten los conceptos de periodicidad, soporte periódico, técnicas de exploración espacial de búsqueda y estrategias de poda. También se presentan los principales tipos de algoritmos, como el crecimiento de patrones periódico-frecuente, el crecimiento de patrones periódico parcial y el algoritmo de minerÃa de conjuntos de elementos periódicos de alta utilidad. Se revisan los desafÃos y las oportunidades de investigación. Los capÃtulos que siguen presentan técnicas de vanguardia para descubrir patrones periódicos en (1) bases de datos transaccionales, (2) bases de datos temporales, (3) bases de datos temporales cuantitativas y (4) big data. Luego, se presenta la teorÃa sobre representaciones concisas de patrones periódicos, asà como el ocultamiento de información sensible mediante técnicas de minerÃa de datos que preservan la privacidad. El libro concluye con varias aplicaciones de la minerÃa de patrones periódica, incluidas aplicaciones en análisis de datos de contaminación del aire, análisis de datos de accidentes y análisis de congestión del tráfico. Nota de contenido: Chapter 1: Introduction to Data Mining -- Chapter 2: Discovering Frequent Patterns in Very Large Transactional Database -- Chapter 3: Discovering Periodic Frequent Patterns in Temporal Databases -- Chapter 4: Discovering Fuzzy Periodic Frequent Patterns in Quantitative Temporal Databases -- Chapter 5: Discovering Partial Periodic Patterns in Temporal Databases -- Chapter 6: Finding Periodic Patterns in Multiple Sequences -- Chapter 7: Discovering Self Reliant Patterns -- Chapter 8: Finding Periodic High Utility Patterns in Sequence -- Chapter 9: Mining Periodic High Utility Sequential Patterns with Negative Unit Profits -- Chapter 10: Hiding Periodic High Utility Sequential Patterns -- Chapter 11: NetHAPP -- Chapter 12: Privacy Preservation of Periodic Frequent Patterns using Sensitive Inverse Frequency. Tipo de medio : Computadora Summary : This book provides an introduction to the field of periodic pattern mining, reviews state-of-the-art techniques, discusses recent advances, and reviews open-source software. Periodic pattern mining is a popular and emerging research area in the field of data mining. It involves discovering all regularly occurring patterns in temporal databases. One of the major applications of periodic pattern mining is the analysis of customer transaction databases to discover sets of items that have been regularly purchased by customers. Discovering such patterns has several implications for understanding the behavior of customers. Since the first work on periodic pattern mining, numerous studies have been published and great advances have been made in this field. The book consists of three main parts: introduction, algorithms, and applications. The first chapter is an introduction to pattern mining and periodic pattern mining. The concepts of periodicity, periodic support, search space exploration techniques, and pruning strategies are discussed. The main types of algorithms are also presented such as periodic-frequent pattern growth, partial periodic pattern-growth, and periodic high-utility itemset mining algorithm. Challenges and research opportunities are reviewed. The chapters that follow present state-of-the-art techniques for discovering periodic patterns in (1) transactional databases, (2) temporal databases, (3) quantitative temporal databases, and (4) big data. Then, the theory on concise representations of periodic patterns is presented, as well as hiding sensitive information using privacy-preserving data mining techniques. The book concludes with several applications of periodic pattern mining, including applications in air pollution data analytics, accident data analytics, and traffic congestion analytics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Smart Applications and Data Analysis : Third International Conference, SADASC 2020, Marrakesh, Morocco, June 25–26, 2020, Proceedings / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Hamlich, Mohamed, ; Bellatreche, Ladjel, ; Mondal, Anirban, ; Ordonez, Carlos, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XVII, 362 p. 191 ilustraciones, 130 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-45183-7 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 Inteligencia artificial IngenierÃa Informática IngenierÃa de software Software de la aplicacion Procesamiento de imágenes Visión por computador Redes de comunicación informática IngenierÃa Informática y Redes Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Clasificación: 004.6 Ciencia de los computadores (Interfaces y comunicaciones) Resumen: Este volumen constituye actas arbitradas de la Tercera Conferencia Internacional sobre Aplicaciones Inteligentes y Análisis de Datos, SADASC 2020, celebrada en Marrakech, Marruecos. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se pospuso hasta junio de 2020. Los 24 artÃculos completos y 3 artÃculos breves presentados fueron revisados ​​minuciosamente y seleccionados entre 44 presentaciones. Los artÃculos están organizados según los siguientes temas: ontologÃas y metamodelado; sistemas ciberfÃsicos y cadenas de bloques; sistemas de recomendación; aplicaciones basadas en aprendizaje automático; optimización combinatoria; simulaciones y aprendizaje profundo. . Nota de contenido: Ontologies and Meta Modeling -- Cyber Physical Systems and Block-Chains -- Recommender Systems -- Machine Learning based Applications -- Combinatorial Optimization -- Simulations and Deep Learning -- Workshop Session. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume constitutes refereed proceedings of the Third International Conference on Smart Applications and Data Analysis, SADASC 2020, held in Marrakesh, Morocco. Due to the COVID-19 pandemic the conference has been postponed to June 2020. The 24 full papers and 3 short papers presented were thoroughly reviewed and selected from 44 submissions. The papers are organized according to the following topics: ontologies and meta modeling; cyber physical systems and block-chains; recommender systems; machine learning based applications; combinatorial optimization; simulations and deep learning. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Smart Applications and Data Analysis : Third International Conference, SADASC 2020, Marrakesh, Morocco, June 25–26, 2020, Proceedings / [documento electrónico] / Hamlich, Mohamed, ; Bellatreche, Ladjel, ; Mondal, Anirban, ; Ordonez, Carlos, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XVII, 362 p. 191 ilustraciones, 130 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-45183-7
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 Inteligencia artificial IngenierÃa Informática IngenierÃa de software Software de la aplicacion Procesamiento de imágenes Visión por computador Redes de comunicación informática IngenierÃa Informática y Redes Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Clasificación: 004.6 Ciencia de los computadores (Interfaces y comunicaciones) Resumen: Este volumen constituye actas arbitradas de la Tercera Conferencia Internacional sobre Aplicaciones Inteligentes y Análisis de Datos, SADASC 2020, celebrada en Marrakech, Marruecos. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se pospuso hasta junio de 2020. Los 24 artÃculos completos y 3 artÃculos breves presentados fueron revisados ​​minuciosamente y seleccionados entre 44 presentaciones. Los artÃculos están organizados según los siguientes temas: ontologÃas y metamodelado; sistemas ciberfÃsicos y cadenas de bloques; sistemas de recomendación; aplicaciones basadas en aprendizaje automático; optimización combinatoria; simulaciones y aprendizaje profundo. . Nota de contenido: Ontologies and Meta Modeling -- Cyber Physical Systems and Block-Chains -- Recommender Systems -- Machine Learning based Applications -- Combinatorial Optimization -- Simulations and Deep Learning -- Workshop Session. Tipo de medio : Computadora Summary : This volume constitutes refereed proceedings of the Third International Conference on Smart Applications and Data Analysis, SADASC 2020, held in Marrakesh, Morocco. Due to the COVID-19 pandemic the conference has been postponed to June 2020. The 24 full papers and 3 short papers presented were thoroughly reviewed and selected from 44 submissions. The papers are organized according to the following topics: ontologies and meta modeling; cyber physical systems and block-chains; recommender systems; machine learning based applications; combinatorial optimization; simulations and deep learning. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
