Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Data Engineering and Applications de Jitendra Agrawal

Data Engineering and Applications: Lecture Notes in Electrical Engineering, cartea 1146

Editat de Jitendra Agrawal, Rajesh K. Shukla, Sanjeev Sharma, Chin-Shiuh Shieh
en Limba Engleză Hardback – sep 2024

Ceea ce diferențiază Data Engineering and Applications de documentația tehnică standard sau de manualele teoretice este natura sa experimentală, bazată pe rezultate validate în urma conferinței internaționale IDEA 2022. Descoperim aici nu doar definiții de arhitecturi de date, ci implementări riguroase ale algoritmilor de management al datelor în scenarii complexe, de la optimizarea procesului de strunjire prin metoda RSM-JAYA, până la utilizarea OpenNLP în containere Kubernetes. Subliniem faptul că acest volum nu se limitează la stocarea datelor, ci explorează integrarea acestora în ecosisteme moderne precum Industry 4.0 și digital manufacturing.

Ca și Saptarsi Goswami în Data Management, Analytics and Innovation, editorii distilează experiență reală în principii acționabile, oferind o perspectivă aplicată asupra modului în care machine learning poate fi utilizat pentru diagnosticarea bolilor prin semnale corporale sau pentru detectarea limbajului semnelor folosind PCANet și SVM. În contextul operei editorilor, acest volum continuă direcția stabilită în Data, Engineering and Applications (ediția anterioară) și Machine Intelligence and Smart Systems, rafinând abordările legate de sistemele inteligente de învățare și analiza datelor sociale.

Structura volumului reflectă o progresie de la fundamentarea metodelor de clasificare pentru date dezechilibrate către aplicații specifice de e-guvernare și procesare de semnal. Cuprinsul indică o acoperire vastă, incluzând soluții pentru probleme logistice, cum este colectarea probelor COVID prin algoritmi evolutivi, și dezvoltarea sistemelor de cunoștințe bazate pe modele Transformer. Notăm cu interes rigoarea cu care sunt tratate benchmark-urile între framework-uri moderne, oferind inginerilor de date date concrete pentru luarea deciziilor arhitecturale.

Citește tot Restrânge

Din seria Lecture Notes in Electrical Engineering

Preț: 125519 lei

Preț vechi: 156899 lei
-20%

Puncte Express: 1883
Hardback (2) de la 125519 lei

Carte disponibilă

Livrare economică 30 aprilie-14 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9789819700363
ISBN-10: 9819700361
Pagini: 636
Ilustrații: XX, 480 p.
Dimensiuni: 160 x 241 x 38 mm
Greutate: 1.23 kg
Ediția:2024
Editura: Springer
Colecția Lecture Notes in Electrical Engineering
Seria Lecture Notes in Electrical Engineering

Locul publicării:Singapore, Singapore

De ce să citești această carte

Recomandăm această lucrare cercetătorilor și inginerilor care au nevoie de studii de caz aplicate în big data și machine learning. Cititorul câștigă acces la metodologii testate pentru integrarea informației și procesarea imaginilor, fiind un instrument esențial pentru implementarea soluțiilor de inteligență artificială în medii industriale și de e-guvernare. Este un volum practic ce transformă cercetarea academică în soluții pentru Industry 4.0.

Despre autor

Echipa editorială este formată din experți recunoscuți în domeniul ingineriei datelor și sistemelor inteligente. Jitendra Agrawal și Rajesh K. Shukla au coordonat anterior volume importante precum Data, Engineering and Applications și Social Networking and Computational Intelligence, concentrându-se pe intersecția dintre data mining și sistemele de învățare asociate. Sanjeev Sharma și Chin-Shiuh Shieh aduc o expertiză vastă în inteligență computațională, contribuind la consolidarea seriei Lecture Notes in Electrical Engineering prin selectarea unor lucrări de înaltă calitate științifică prezentate la conferințele internaționale de profil.

Descriere scurtă

This book comprises select proceedings from the 4th International Conference on Data, Engineering, and Applications (IDEA 2022). The contents discuss novel contributions and latest developments in the domains of data structures and data management algorithms, information retrieval and information integration, social data analytics, IoT and data intelligence, Industry 4.0 and digital manufacturing, data fusion, natural language processing, geolocation handling, image, video and signal processing, ICT applications and e-governance, among others. This book is of interest to researchers in academia and industry working in big data, data mining, machine learning, data science, and their associated learning systems and applications.

Cuprins

Review of Methods for Handling Class-Imbalanced in Classification Problems.- Course Material Recommendation System Using Student Learning Behavior and Course Material Complexity Score for Slow Learner Students.- A Benchmarking Investigation of Evolutionary Algorithms to resolve the COVID Sample Collection Problem.- Using OpenNLP and GraalVM to detect sentences in Kubernetes while comparing Helidon and Spring Boot's metrics.- An Efficient Hybrid Model to Summarize the Text using Transfer Learning.- Automatic Detection of Learner's Learning Style.- Construction of an Intelligent Knowledge based System using Transformer Model.- Machine Learning-Based Disease Diagnosis using Body Signals: A Review.- Finite-Difference and Finite-Volume 1D Steady-State Heat Conduction model for Machine Learning Algorithms.- Sign Language Detection Through PCANet and SVM.-  A Novel Surface Roughness Estimation and Optimization Model for Turning Process Using RSM-JAYA Method.-  Effective Prediction of Coronary Heart Disease Using Hybrid Machine Learning.- Feature Extraction Using Levy Distribution-Based Salp Swarm Algorithm.- Plant Disease Detection using Machine Learning Approaches: A Review.- Copy Move Forgery Detection Algorithm: A Machine Learning based approach to detect Image Forgery.- A Machine Learning based Approach to Combat Hate Speech on Social Media.- Prediction of SARS – COVID – 19 Based on Transfer Machine Learning Techniques using Lungs CT Scan Images.- Online Document Identification and Verification using Machine Learning Model.

Notă biografică

Dr. Jitendra Agrawal is a director of the School of Information Technology, Rajiv Gandhi Proudyogiki Vishwavidyalaya, Bhopal, MP, India. He is also a program chair of IDEA2k22. His research interests include data mining and computational intelligence. He has authored 02 books and published more than 70 papers in international journals and conferences. Dr. Agrawal is a senior member of IEEE, a life member of CSI, ISTE, and a member of IAENG. He has served as part of the program committees for several international conferences organized in countries such as the USA, India, New Zealand, Korea, Indonesia, and Thailand. 
 
Dr. Rajesh K Shukla is a director of the Oriental Institute of Science and Technology Bhopal, India. He is also a program chair of IDEA2k22. With more than 23 years of teaching and research experience, he has authored and edited 10 books, published/presented more than 45 papers in international journals/conferences, and 6 patents are published/granted. Dr. Shukla received an ISTE U.P. Government National Award in 2015 and various prestigious awards from the Computer Society of India. His research interests include recommendation systems and machine learning. He is a fellow of IETE, a senior member of IEEE and ACM, a life member of ISTE, ISCA, and a member of IE(I).  
 
Dr. Sanjeev Sharma is a professor in School of Information Technology, Rajiv Gandhi Proudyogiki Vishwavidyalaya, Bhopal, MP, India. He is also a general chair of IDEA2k22. He has over 33 years of teaching and research experience and received the World Education Congress Best Teacher Award in Information Technology. His research interests include mobile computing, ad hoc networks, image processing, and information security. He has edited proceedings of several national and international conferences and published more than 160 research papers in reputed journals. He is a member of IEEE, CSI, ISTE, and IAENG.
 
Dr. Chin-Shiuh Shieh is the associate professor at the Department of Electronic Engineering, National Kaohsiung University of Science and Technology, Taiwan. He is also a general chair of IDEA2k22. His research interests include Computer Networking, Wireless Communication, Information Security, Computational Intelligence, Embedded Systems, and Medical Informatics. He has edited proceedings of several international conferences and published more than 320 research publications including papers in reputed journals and conferences and book chapters. He has been the director of the Academic Division of Signal Processing Society, IEEE Tainan Chapter, and the vice chair of Signal Processing Society, IEEE Tainan Chapter. He has been the guest editor, a reviewer board member, and reviewer for various international journals and conferences.  He is a member of IEEE.

Caracteristici

Comprises select peer-reviewed proceedings of the conference IDEA 2022 Broadens understanding in the domains of data structures and data management algorithms, among others Discusses novel theories and research work on data engineering and applications