Future Data and Security Engineering: Lecture Notes in Computer Science, cartea 8860
Editat de Tran Khanh Dang, Roland Wagner, Erich J. Neuhold, Makoto Takizawa, Josef Küng, Nam Thoaien Limba Engleză Paperback – 13 oct 2014
Din seria Lecture Notes in Computer Science
- 20%
Preț: 558.53 lei - 20%
Preț: 571.88 lei - 20%
Preț: 675.83 lei - 20%
Preț: 1020.28 lei - 20%
Preț: 620.33 lei - 20%
Preț: 560.93 lei - 20%
Preț: 633.70 lei - 20%
Preț: 678.21 lei - 20%
Preț: 1359.66 lei - 20%
Preț: 560.93 lei - 20%
Preț: 733.68 lei - 20%
Preț: 793.92 lei - 15%
Preț: 558.12 lei - 20%
Preț: 793.92 lei - 20%
Preț: 560.93 lei - 20%
Preț: 748.63 lei - 20%
Preț: 562.49 lei - 20%
Preț: 1246.46 lei - 20%
Preț: 449.81 lei - 20%
Preț: 556.96 lei - 20%
Preț: 562.49 lei - 20%
Preț: 851.78 lei - 20%
Preț: 313.10 lei - 18%
Preț: 945.44 lei - 20%
Preț: 314.86 lei - 20%
Preț: 560.93 lei - 20%
Preț: 313.87 lei - 20%
Preț: 1033.45 lei - 20%
Preț: 563.29 lei - 20%
Preț: 733.68 lei - 20%
Preț: 1137.10 lei - 20%
Preț: 735.28 lei - 20%
Preț: 1079.23 lei - 20%
Preț: 560.11 lei - 20%
Preț: 791.54 lei - 15%
Preț: 672.87 lei - 20%
Preț: 1032.47 lei - 20%
Preț: 617.17 lei - 20%
Preț: 1022.15 lei - 20%
Preț: 984.64 lei - 20%
Preț: 620.33 lei - 20%
Preț: 979.25 lei - 20%
Preț: 402.28 lei - 20%
Preț: 316.28 lei - 20%
Preț: 636.06 lei - 20%
Preț: 320.24 lei - 20%
Preț: 328.94 lei
Preț: 323.60 lei
Preț vechi: 404.50 lei
-20%
Puncte Express: 485
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 28 iulie-11 august
Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit de la 400.00 lei Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
Specificații
ISBN-13: 9783319127774
ISBN-10: 3319127772
Pagini: 328
Ilustrații: XVI, 312 p. 103 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 x 18 mm
Greutate: 0.5 kg
Ediția:2014
Editura: Springer
Colecția Lecture Notes in Computer Science
Seria Lecture Notes in Computer Science
Locul publicării:Cham, Switzerland
ISBN-10: 3319127772
Pagini: 328
Ilustrații: XVI, 312 p. 103 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 x 18 mm
Greutate: 0.5 kg
Ediția:2014
Editura: Springer
Colecția Lecture Notes in Computer Science
Seria Lecture Notes in Computer Science
Locul publicării:Cham, Switzerland
Public țintă
ResearchCuprins
On Context- and Sequence-Aware Document Enrichment and Retrieval towards Personalized Recommendations.- Forests of Oblique Decision Stumps for Classifying Very Large Number of Tweets.- Performance Evaluation of a Natural Language Processing Approach Applied in White Collar Crime Investigation.- An Efficient Similarity Search in Large Data Collections with MapReduce.- Memory-Based Multi-pattern Signature Scanning for ClamAV Antivirus.- Constructing Private Indexes on Encrypted Data for Outsourced Databases.- An Extensible Framework for Web Application Vulnerabilities Visualization and Analysis.- A Combination of Negative Selection Algorithm and Artificial Immune Network for Virus Detection.- De-anonymising Set-Generalised Transactions Based on Semantic Relationships.- An Implementation of a Unified Security, Trust and Privacy (STP) Framework for Future Integrated RFID System.- Toward a Nexus Model Supporting the Establishment of Business Process Crowdsourcing.- Link Prediction in Social Networks Based on Local Weighted Paths.- An Architecture Utilizing the Crowd for Building an Anti-virus Knowledge Base.- Two-Way Biometrics-Based Authentication Scheme on Mobile Devices.- Prospective Cryptography in NFC with the Lightweight Block Encryption Algorithm LEA.- Enhance Fuzzy Vault Security Using Nonrandom Chaff Point Generator.- Smart Card Based User Authentication Scheme with Anonymity.- Cloud-Based ERP Solution for Modern Education in Vietnam.- Heuristics for Energy-Aware VM Allocation in HPC Clouds.- Information-Flow Analysis of Hibernate Query Language.- Investigation of Regularization Theory for Four-Class Classification in Brain-Computer Interface.- Enhancing Genetic Algorithm with Cumulative Probabilities to Derive Critical Test Scenarios from Use-Cases.- Towards a Semantic Linked Data Retrieval Model.