The 6th Joint International Conference on AI, Big Data and Blockchain (AIBB 2025)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer, 2025
- Softcover
- Neu

Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, DeutschlandBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book brings together peer-reviewed research contributions exploring cutting-edge developments in AI, big data, and blockchain fields that are transforming industries today. Written by leading experts, the chapters showcase advances in:AI methodologies and modelling including machine learning and deep neural networksBig data analytics to uncover hidden patterns and insightsBlockchain-based data management methods, privacy-preserving architecture and trust-enhancing systemsSecurity threat detection, fraud prevention and privacy-preserving applicationsWith applications ranging from industrial-scale systems to real-world, high-stakes environments, this book serves as an essential resource for:Researchers exploring next-generation AI, blockchain and data science approachesPractitioners and developers implementing enterprise-scale solutionsIndustry professionals and policy-makers seeking best practices in secure, transparent and accountable computingThis book offers both theoretical depth and applied relevance, making it a valuable reference to guide innovation in data-driven and decentralised systems. 205 pp. Englisch. …
Bestandsnummer des Verkäufers 9783032047274
- Titel
- The 6th Joint International Conference on AI, Big Data and Blockchain (AIBB 2025)
- Autor
- Irfan Awan
- Verlag
- Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3032047277
- ISBN-13
- 9783032047274
- Artikelgewicht
- 342 Gramm
- Abmessungen
- 235x155x12 mm
This book brings together peer-reviewed research contributions exploring cutting-edge developments in AI, big data, and blockchain—fields that are transforming industries today. Written by leading experts, the chapters showcase advances in:
- AI methodologies and modelling—including machine learning and deep neural networks
- Big data analytics to uncover hidden patterns and insights
- Blockchain-based data management methods, privacy-preserving architecture and trust-enhancing systems
- Security threat detection, fraud prevention and privacy-preserving applications
With applications ranging from industrial-scale systems to real-world, high-stakes environments, this book serves as an essential resource for:
- Researchers exploring next-generation AI, blockchain and data science approaches
- Practitioners and developers implementing enterprise-scale solutions
- Industry professionals and policy-makers seeking best practices in secure, transparent and accountable computing
This book offers both theoretical depth and applied relevance, making it a valuable reference to guide innovation in data-driven and decentralised systems.
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This book brings together peer-reviewed research contributions exploring cutting-edge developments in AI, big data, and blockchain—fields that are transforming industries today. Written by leading experts, the chapters showcase advances in:
- AI methodologies and modelling—including machine learning and deep neural networks
- Big data analytics to uncover hidden patterns and insights
- Blockchain-based data management methods, privacy-preserving architecture and trust-enhancing systems
- Security threat detection, fraud prevention and privacy-preserving applications
With applications ranging from industrial-scale systems to real-world, high-stakes environments, this book serves as an essential resource for:
- Researchers exploring next-generation AI, blockchain and data science approaches
- Practitioners and developers implementing enterprise-scale solutions
- Industry professionals and policy-makers seeking best practices in secure, transparent and accountable computing
This book offers both theoretical depth and applied relevance, making it a valuable reference to guide innovation in data-driven and decentralised systems.
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