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Applying Ai-based Iot Systems to Simulation-based Information Retrieval
Sprache: Englisch
Verlag: Engineering Science Reference, 2023
ISBN 10: 1668452553 ISBN 13: 9781668452554
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Verlag: Engineering Science Reference, 2023
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Verlag: Engineering Science Reference, 2023
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Sprache: Englisch
Verlag: Engineering Science Reference, 2023
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Applying Ai-based Iot Systems to Simulation-based Information Retrieval
Sprache: Englisch
Verlag: Engineering Science Reference, 2023
ISBN 10: 1668452553 ISBN 13: 9781668452554
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Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Sprache: Englisch
Verlag: Engineering Science Reference, 2023
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Applying AI-Based IoT Systems to Simulation-Based Information Retrieval | Bhatia Madhulika (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2023 | IGI Global | EAN 9781668452592 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Applying AI-Based IoT Systems to Simulation-Based Information Retrieval
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Communication based on the internet of things (IoT) generates huge amounts of data from sensors over time, which opens a wide range of applications and areas for researchers. The application of analytics, machine learning, and deep learning techniques over such a large volume of data is a very challenging task. Therefore, it is essential to find patterns, retrieve novel insights, and predict future behavior using this large amount of sensory data. Artificial intelligence (AI) has an important role in facilitating analytics and learning in the IoT devices. Applying AI-Based IoT Systems to Simulation-Based Information Retrieval provides relevant frameworks and the latest empirical research findings in the area. It is ideal for professionals who wish to improve their understanding of the strategic role of trust at different levels of the information and knowledge society and trust at the levels of the global economy, networks and organizations, teams and work groups, information systems, and individuals as actors in the networked environments. Covering topics such as blockchain visualization, computer-aided drug discovery, and health monitoring, this premier reference source is an excellent resource for business leaders and executives, IT managers, security professionals, data scientists, students and faculty of higher education, librarians, hospital administrators, researchers, and academicians.
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Applying AI-Based IoT Systems to Simulation-Based Information Retrieval
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Communication based on the internet of things (IoT) generates huge amounts of data from sensors over time, which opens a wide range of applications and areas for researchers. The application of analytics, machine learning, and deep learning techniques over such a large volume of data is a very challenging task. Therefore, it is essential to find patterns, retrieve novel insights, and predict future behavior using this large amount of sensory data. Artificial intelligence (AI) has an important role in facilitating analytics and learning in the IoT devices. Applying AI-Based IoT Systems to Simulation-Based Information Retrieval provides relevant frameworks and the latest empirical research findings in the area. It is ideal for professionals who wish to improve their understanding of the strategic role of trust at different levels of the information and knowledge society and trust at the levels of the global economy, networks and organizations, teams and work groups, information systems, and individuals as actors in the networked environments. Covering topics such as blockchain visualization, computer-aided drug discovery, and health monitoring, this premier reference source is an excellent resource for business leaders and executives, IT managers, security professionals, data scientists, students and faculty of higher education, librarians, hospital administrators, researchers, and academicians.
