Big Data in Engineering Applications / Roy, Sanjiban Sekhar ; Samui, Pijush ; Deo, Ravinesh ; Ntalampiras, Stavros  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Big Data in Engineering Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Roy, Sanjiban Sekhar, ; Samui, Pijush, ; Deo, Ravinesh, ; Ntalampiras, Stavros, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: VI, 384 p. 135 ilustraciones, 88 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-8476-8 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: Inteligencia Computacional  Grandes datos  Matemáticas  Ciencias e Ingeniería Computacional Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro presenta las tendencias, tecnologías y desafíos actuales en Big Data en el campo diversificado de la ingeniería y las ciencias. Cubre las aplicaciones de Big Data que van desde los campos convencionales de la ingeniería mecánica, la ingeniería civil, la electrónica, la electricidad y la informática hasta áreas de las ciencias farmacéuticas y biológicas. Este libro consta de contribuciones de varios autores de todos los sectores de la academia y la industria, que demuestran la aplicación imperativa de Big Data para el proceso de toma de decisiones en sectores donde el volumen, la variedad y la velocidad de la información siguen aumentando. El libro es una referencia útil para estudiantes de posgrado, investigadores y científicos interesados ​​en explorar el potencial de Big Data en la aplicación de áreas de ingeniería. Nota de contenido: Big Data Applications in Education and Health Care -- Analysis of Compressive strength of alkali activated cement using Big data analysis -- Application of cluster based AI methods on daily streamflows -- Bigdata applications to smart power systems -- Big Data in e-commerce -- Interaction of Independent Component Analysis (ICA) and Support Vector Machine (SVM) in exploration of Greenfield areas -- Big Data Analysis of decay Coefficient of Naval Propulsion Plant -- Information Extraction and Text Summarization in documents using Apache Spark -- Detecting Outliers from Big Data Streams -- Machine Learning in Big Data Applications. Tipo de medio : Computadora Summary : This book presents the current trends, technologies, and challenges in Big Data in the diversified field of engineering and sciences. It covers the applications of Big Data ranging from conventional fields of mechanical engineering, civil engineering to electronics, electrical, and computer science to areas in pharmaceutical and biological sciences. This book consists of contributions from various authors from all sectors of academia and industries, demonstrating the imperative application of Big Data for the decision-making process in sectors where the volume, variety, and velocity of information keep increasing. The book is a useful reference for graduate students, researchers and scientists interested in exploring the potential of Big Data in the application of engineering areas. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Big Data in Engineering Applications [documento electrónico] / Roy, Sanjiban Sekhar, ; Samui, Pijush, ; Deo, Ravinesh, ; Ntalampiras, Stavros,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasia] : Springer, 2018 . - VI, 384 p. 135 ilustraciones, 88 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-10-8476-8 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: Inteligencia Computacional  Grandes datos  Matemáticas  Ciencias e Ingeniería Computacional Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro presenta las tendencias, tecnologías y desafíos actuales en Big Data en el campo diversificado de la ingeniería y las ciencias. Cubre las aplicaciones de Big Data que van desde los campos convencionales de la ingeniería mecánica, la ingeniería civil, la electrónica, la electricidad y la informática hasta áreas de las ciencias farmacéuticas y biológicas. Este libro consta de contribuciones de varios autores de todos los sectores de la academia y la industria, que demuestran la aplicación imperativa de Big Data para el proceso de toma de decisiones en sectores donde el volumen, la variedad y la velocidad de la información siguen aumentando. El libro es una referencia útil para estudiantes de posgrado, investigadores y científicos interesados ​​en explorar el potencial de Big Data en la aplicación de áreas de ingeniería. Nota de contenido: Big Data Applications in Education and Health Care -- Analysis of Compressive strength of alkali activated cement using Big data analysis -- Application of cluster based AI methods on daily streamflows -- Bigdata applications to smart power systems -- Big Data in e-commerce -- Interaction of Independent Component Analysis (ICA) and Support Vector Machine (SVM) in exploration of Greenfield areas -- Big Data Analysis of decay Coefficient of Naval Propulsion Plant -- Information Extraction and Text Summarization in documents using Apache Spark -- Detecting Outliers from Big Data Streams -- Machine Learning in Big Data Applications. Tipo de medio : Computadora Summary : This book presents the current trends, technologies, and challenges in Big Data in the diversified field of engineering and sciences. It covers the applications of Big Data ranging from conventional fields of mechanical engineering, civil engineering to electronics, electrical, and computer science to areas in pharmaceutical and biological sciences. This book consists of contributions from various authors from all sectors of academia and industries, demonstrating the imperative application of Big Data for the decision-making process in sectors where the volume, variety, and velocity of information keep increasing. The book is a useful reference for graduate students, researchers and scientists interested in exploring the potential of Big Data in the application of engineering areas. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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