Autor Mondal, Anirban
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Hacer una sugerencia Refinar búsqueda6th International Conference, BDA 2018, Warangal, India, December 18–21, 2018, Proceedings / Mondal, Anirban ; Gupta, Himanshu ; Srivastava, Jaideep ; Reddy, P. Krishna ; Somayajulu, D.V.L.N
TÃtulo : 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. 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 Ãndice Dewey: 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. 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 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
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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 Ãndice Dewey: 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. 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 : 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. 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 Ãndice Dewey: 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. . 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 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
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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 Ãndice Dewey: 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. . 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 : 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 [Malasya] : 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. Palabras clave: Inteligencia artificial Aprendizaje automático Procesamiento de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial 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. 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 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 [Malasya] : 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.
Palabras clave: Inteligencia artificial Aprendizaje automático Procesamiento de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Ãndice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial 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. 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 : 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. 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 Ãndice Dewey: 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. 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 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.
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 Ãndice Dewey: 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. 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
