Data Science and Big Data Analytics in Smart Environments /
Contiene: I. Soluciones compatibles con la movilidad para la implementación de centros de datos perimetrales en entornos urbanos. II. Asimilación efectiva de datos con aprendizaje automático. III. Modelo de datos semánticos para la integración eficiente de centros de datos en redes energéticas. IV....
-д хадгалсан:
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| Бусад зохиолчид: | , |
| Формат: | Ном |
| Хэл сонгох: | англи |
| Хэвлэсэн: |
Nueva York, EUA :
CRC Press,
2021, c2021
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| Нөхцлүүд: | |
| Шошгууд: |
Шошго байхгүй, Энэхүү баримтыг шошголох эхний хүн болох!
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MARC
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| 100 | |a Chinnici, Marta |e (edición) | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Data Science and Big Data Analytics in Smart Environments / |c Ed. de M. Chinnici, F. Pop, C. Negru. |
| 264 | 4 | |a Nueva York, EUA : |b CRC Press, |c 2021, c2021 | |
| 300 | |a XII, 292 p. | ||
| 336 | |a texto |b txt |2 rdacontenido | ||
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| 338 | |a volumen |b nc |2 rdasoporte | ||
| 520 | |a Contiene: I. Soluciones compatibles con la movilidad para la implementación de centros de datos perimetrales en entornos urbanos. II. Asimilación efectiva de datos con aprendizaje automático. III. Modelo de datos semánticos para la integración eficiente de centros de datos en redes energéticas. IV. Gestionar la seguridad en edificios inteligentes utilizando BIM semánticamente enriquecido y un enfoque de datos de ocupación. V. Optimización adaptativa del enjambre de partículas basada en reglas de creencias. VI. Entornos NoSQL y análisis Big Data para series temporales. VII. Enfoque basado en inteligencia territorial para una planificación inteligente de emergencias. VIII. Análisis y aplicaciones de Big Data para edificios eficientes y ciudades inteligentes. IX. Selección de plantas adecuadas para un área determinada mediante enfoques de análisis de datos. X. Marco de requisitos de seguridad basado en ontologías para vehículos actuales y futuros. XI. Aprovisionamiento dinámico de recursos mediante redes cognitivas inteligentes basadas en el proceso de decisión estocástico de Markov. XII. Modelo de datos para la gestión de recursos hídricos. | ||
| 521 | |a FIL 2023 EEnlace Departamento de Matemáticas y Física | ||
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| 650 | |a Big Data - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Minería de Datos | ||
| 650 | |a Agua - |x Abastecimiento - |x Aspectos Tecnológicos | ||
| 650 | |a Automóviles - |x Aspectos Tecnológicos | ||
| 650 | |a Transporte Urbano - |x Aspectos Tecnológicos | ||
| 650 | |a Ciudades Inteligentes - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Conservación y Protección Ambiental - |x Aspectos Tecnológicos | ||
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