Título :	Fog Data Analytics for IoT Applications : Next Generation Process Model with State of the Art Technologies
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Tanwar, Sudeep,
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	Singapore [Malasya] : Springer
Fecha de publicación:	2020
Número de páginas:	XV, 497 p. 209 ilustraciones, 172 ilustraciones en color.
ISBN/ISSN/DL:	978-981-1560446--
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  Investigación cuantitativa  Software de la aplicacion  Análisis de datos y Big Data  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	Este libro analiza la naturaleza única y la complejidad del análisis de datos de niebla (FDA) y desarrolla una taxonomía integral resumida en un modelo de proceso. El aumento exponencial de sensores y dispositivos inteligentes (denominados colectivamente dispositivos inteligentes o dispositivos de Internet de las cosas (IoT)) ha generado una cantidad significativa de datos heterogéneos y multimodales, conocidos como big data. Para hacer frente a este big data, necesitamos soluciones eficientes y efectivas, como la minería y el análisis de datos y la reducción, que se implementarán en el borde de los dispositivos de niebla en una nube. Los esfuerzos actuales de investigación y desarrollo generalmente se centran en el análisis de big data y pasan por alto la dificultad de facilitar el análisis de datos de niebla (FDA). Este libro presenta un modelo que aborda diversos desafíos de investigación, como accesibilidad, escalabilidad, comunicación de nodos de niebla, colaboración nodal, heterogeneidad, confiabilidad y requisitos de calidad de servicio (QoS), e incluye estudios de casos que demuestran su implementación. Centrándose en la FDA en IoT y los requisitos relacionados con la Industria 4.0, también cubre todos los aspectos necesarios para gestionar la complejidad de la FDA para aplicaciones de IoT y también desarrolla una taxonomía completa.
Nota de contenido:	Introduction -- Introduction to Fog data analytics for IoT applications -- Fog Data Analytics: Systematic Computational Classification and Procedural Paradigm -- Fog Computing: Building a Road to IoT with Fog Analytics -- Data Collection in Fog Data Analytics -- Mobile FOG Architecture Assisted Continuous Acquisition of Fetal ECG Data for Efficient Prediction -- Proposed Framework for Fog Computing to Improve Quality-of-Service in IoT applications -- Fog Data Based Statistical Analysis to Check Effects of Yajna and Mantra Science: Next Generation Health Practices -- Process Model for Fog Data Analytics for IoT Applications -- Medical Analytics Based on Artificial Neural Networks Using Cognitive Internet of Things.
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

Fog Data Analytics for IoT Applications : Next Generation Process Model with State of the Art Technologies [documento electrónico] / Tanwar, Sudeep,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XV, 497 p. 209 ilustraciones, 172 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1560446--
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  Investigación cuantitativa  Software de la aplicacion  Análisis de datos y Big Data  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información
Índice Dewey:	006.3 Inteligencia artificial
Resumen:	Este libro analiza la naturaleza única y la complejidad del análisis de datos de niebla (FDA) y desarrolla una taxonomía integral resumida en un modelo de proceso. El aumento exponencial de sensores y dispositivos inteligentes (denominados colectivamente dispositivos inteligentes o dispositivos de Internet de las cosas (IoT)) ha generado una cantidad significativa de datos heterogéneos y multimodales, conocidos como big data. Para hacer frente a este big data, necesitamos soluciones eficientes y efectivas, como la minería y el análisis de datos y la reducción, que se implementarán en el borde de los dispositivos de niebla en una nube. Los esfuerzos actuales de investigación y desarrollo generalmente se centran en el análisis de big data y pasan por alto la dificultad de facilitar el análisis de datos de niebla (FDA). Este libro presenta un modelo que aborda diversos desafíos de investigación, como accesibilidad, escalabilidad, comunicación de nodos de niebla, colaboración nodal, heterogeneidad, confiabilidad y requisitos de calidad de servicio (QoS), e incluye estudios de casos que demuestran su implementación. Centrándose en la FDA en IoT y los requisitos relacionados con la Industria 4.0, también cubre todos los aspectos necesarios para gestionar la complejidad de la FDA para aplicaciones de IoT y también desarrolla una taxonomía completa.
Nota de contenido:	Introduction -- Introduction to Fog data analytics for IoT applications -- Fog Data Analytics: Systematic Computational Classification and Procedural Paradigm -- Fog Computing: Building a Road to IoT with Fog Analytics -- Data Collection in Fog Data Analytics -- Mobile FOG Architecture Assisted Continuous Acquisition of Fetal ECG Data for Efficient Prediction -- Proposed Framework for Fog Computing to Improve Quality-of-Service in IoT applications -- Fog Data Based Statistical Analysis to Check Effects of Yajna and Mantra Science: Next Generation Health Practices -- Process Model for Fog Data Analytics for IoT Applications -- Medical Analytics Based on Artificial Neural Networks Using Cognitive Internet of Things.
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