Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Scalable Uncertainty Management: 4th International Conference, SUM 2010, Toulouse, France, September 27-29, 2010, Proceedings de Amol Deshpande

Scalable Uncertainty Management: 4th International Conference, SUM 2010, Toulouse, France, September 27-29, 2010, Proceedings: Lecture Notes in Computer Science, cartea 6379

Editat de Amol Deshpande, Anthony Hunter
en Limba Engleză Paperback – 27 sep 2010

Observăm că volumul Scalable Uncertainty Management se concentrează pe tehnologiile și formalismele necesare pentru a gestiona datele masive provenite din surse eterogene și potențial conflictuale, o problemă critică în informatica modernă. Publicată în cadrul seriei Lecture Notes in Computer Science, această ediție din 2010 documentează progresele înregistrate în utilizarea metodelor Markov Chain Monte Carlo și a paradigmei Answer Set Programming pentru reprezentarea cunoștințelor și raționament. Importanța acestor tehnologii rezidă în capacitatea lor de a scala procesele de decizie în medii unde informația este incompletă sau contradictorie.

Analizând structura volumului, remarcăm o progresie logică de la baze teoretice solide către aplicații practice complexe. Lucrarea este organizată în secțiuni dedicate prelegerilor invitate, urmate de contribuții care explorează reprezentările grafice și logice ale informației incerte în cadrul teoriei posibilității. Apreciem includerea unor studii despre datele probabilistice, analiza riscului și rolul incertitudinii epistemice, elemente care oferă o perspectivă multidisciplinară.

În plus față de aspectele teoretice, volumul abordează soluții tehnice pentru fuziunea informațiilor și procesarea semnalelor digitale cu valori de interval. Secțiunile de contribuții regulate detaliază gestionarea liniajului datelor și utilizarea sistemelor de argumentare bazate pe logică pentru a rezolva inconsecvențele. Tonul general este unul riguros și tehnic, axat pe eficiența computațională în domenii precum regăsirea informațiilor și viziunea computerizată, oferind cercetătorilor un set de instrumente formale pentru modelarea realității complexe a datelor de mari dimensiuni.

Citește tot Restrânge

Din seria Lecture Notes in Computer Science

Preț: 32610 lei

Preț vechi: 40763 lei
-20%

Puncte Express: 489

Carte disponibilă

Livrare economică 12-26 mai

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783642159503
ISBN-10: 3642159508
Pagini: 400
Ilustrații: XI, 389 p. 79 illus.
Greutate: 0.6 kg
Ediția:2010
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer
Seriile Lecture Notes in Computer Science, Lecture Notes in Artificial Intelligence

Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany

Public țintă

Research

De ce să citești această carte

Recomandăm această lucrare cercetătorilor și inginerilor software care dezvoltă sisteme capabile să proceseze volume masive de date incerte. Cititorul câștigă acces la metodologii avansate de gestionare a inconsecvențelor în baze de date și Web Semantic, fiind o resursă esențială pentru înțelegerea modului în care teoria probabilităților și logica formală pot fi scalate pentru aplicații de inteligență artificială de înaltă performanță.

Despre autor

Editorii volumului, Amol Deshpande și Anthony Hunter, sunt figuri proeminente în comunitatea academică internațională. Amol Deshpande este recunoscut pentru cercetările sale în domeniul managementului bazelor de date și al procesării fluxurilor de date, în timp ce Anthony Hunter este un expert consacrat în inteligență artificială, specializat în sisteme de argumentare și logică pentru gestionarea informațiilor inconsistente. Expertiza lor combinată asigură o selecție riguroasă a lucrărilor prezentate în cadrul seriei Lecture Notes in Artificial Intelligence.

Descriere scurtă

Managing uncertainty and inconsistency has been extensively explored in - ti?cial Intelligence over a number of years. Now with the advent of massive amounts of data and knowledge from distributed heterogeneous,and potentially con?icting, sources, there is interest in developing and applying formalisms for uncertainty andinconsistency widelyin systems that need to better managethis data and knowledge. The annual International Conference on Scalable Uncertainty Management (SUM) has grown out of this wide-ranging interest in managing uncertainty and inconsistency in databases, the Web, the Semantic Web, and AI. It aims at bringing together all those interested in the management of large volumes of uncertainty and inconsistency, irrespective of whether they are in databases,the Web, the Semantic Web, or in AI, as well as in other areas such as information retrieval, risk analysis, and computer vision, where signi?cant computational - forts are needed. After a promising First International Conference on Scalable Uncertainty Management was held in Washington DC, USA in 2007, the c- ference series has been successfully held in Napoli, Italy, in 2008, and again in Washington DC, USA, in 2009.

Cuprins

Invited Talks.- Markov Chain Monte Carlo and Databases.- Answer Set Programming, the Solving Paradigm for Knowledge Representation and Reasoning.- Discussant Contributions.- Graphical and Logical-Based Representations of Uncertain Information in a Possibility Theory Framework.- Probabilistic Data: A Tiny Survey.- The Role of Epistemic Uncertainty in Risk Analysis.- Uncertainty in Clustering and Classification.- Information Fusion.- Use of the Domination Property for Interval Valued Digital Signal Processing.- Regular Contributions.- Managing Lineage and Uncertainty under a Data Exchange Setting.- A Formal Analysis of Logic-Based Argumentation Systems.- Handling Inconsistency with Preference-Based Argumentation.- A Possibility Theory-Oriented Discussion of Conceptual Pattern Structures.- DK-BKM: Decremental K Belief K-Modes Method.- On the Use of Fuzzy Cardinalities for Reducing Plethoric Answers to Fuzzy Queries.- From Bayesian Classifiers to Possibilistic Classifiers for Numerical Data.- Plausibility of Information Reported by Successive Sources.- Combining Semantic Web Search with the Power of Inductive Reasoning.- Evaluating Trust from Past Assessments with Imprecise Probabilities: Comparing Two Approaches.- Range-Consistent Answers of Aggregate Queries under Aggregate Constraints.- Characterization, Propagation and Analysis of Aleatory and Epistemic Uncertainty in the 2008 Performance Assessment for the Proposed Repository for High-Level Radioactive Waste at Yucca Mountain, Nevada.- Comparing Evidential Graphical Models for Imprecise Reliability.- Imprecise Bipolar Belief Measures Based on Partial Knowledge from Agent Dialogues.- Kriging with Ill-Known Variogram and Data.- Event Modelling and Reasoning with Uncertain Information for Distributed Sensor Networks.- Uncertainty in Decision Tree Classifiers.- Efficient Policy-Based Inconsistency Management in Relational Knowledge Bases.- Modelling Probabilistic Inference Networks and Classification in Probabilistic Datalog.- Handling Dirty Databases: From User Warning to Data Cleaning — Towards an Interactive Approach.- Disjunctive Fuzzy Logic Programs with Fuzzy Answer Set Semantics.- Cost-Based Query Answering in Action Probabilistic Logic Programs.- Clustering Fuzzy Data Using the Fuzzy EM Algorithm.- Combining Multi-resolution Evidence for Georeferencing Flickr Images.- A Structure-Based Similarity Spreading Approach for Ontology Matching.- Risk Modeling for Decision Support.

Caracteristici

State-of-the-art research Fast-track conference proceedings Unique visibility