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 [Malasya] : 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. Palabras clave: Inteligencia Computacional  Grandes datos  Matemáticas  Ciencias e Ingeniería Computacional Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial 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. En línea: 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 Big Data in Engineering Applications [documento electrónico] / Roy, Sanjiban Sekhar, ; Samui, Pijush, ; Deo, Ravinesh, ; Ntalampiras, Stavros,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : 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. Palabras clave: Inteligencia Computacional  Grandes datos  Matemáticas  Ciencias e Ingeniería Computacional Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial 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. En línea: 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

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