Big data based engineering applications (37 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: New. Artificial intelligence (AI), machine learning, and advanced electronic circuits involve learning from every data input and using those inputs to generate new rules for future business analytics. AI and machine learning are now giving us new opportunities to use big data that we already had, as well as u…nleash a whole lot of new use cases with new data types. With the increasing use of AI dealing with highly sensitive information such as healthcare, adequate security measures are required to securely store and transmit this information. This book provides a broader coverage of the basic aspects of advanced circuits design and applications.AI for Big Data-Based Engineering Applications from Security Perspectives is an integrated source that aims at understanding the basic concepts associated with the security of advanced circuits. The content includes theoretical frameworks and recent empirical findings in the field to understand the associated principles, key challenges, and recent real-time applications of advanced circuits, AI, and big data security. It illustrates the notions, models, and terminologies that are widely used in the area of Very Large Scale Integration (VLSI) circuits, security, identifies the existing security issues in the field, and evaluates the underlying factors that influence system security. This work emphasizes the idea of understanding the motivation behind advanced circuit design to establish the AI interface and to mitigate security attacks in a better way for big data. This book also outlines exciting areas of future research where already existing methodologies can be implemented. This material is suitable for students, researchers, and professionals with research interest in AI for big data-based engineering applications, faculty members across universities, and software developers.
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Ai for Big Data Based Engineering Applications from the Security Perspectives
Raj, Balwinder (EDT); Gupta, Brij B. (EDT); Yamaguchi, Shingo (EDT); Gill, Sandeep Singh (EDT)
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Signal Processing and Biomedical Engineering Research: Applications of Machine Learning Based on Big Data Principles contains expanded versions of selected contributions from the 2024 IEEE Signal Processing in Medicine and Biology Symposium (IEEE SPMB 2024)… held at Temple University. The symposium covers a wide range of topics in the life sciences and promotes machine learning and big data applications in bioengineering. The topics covered include signal and image analysis (e.g., EEG, ECG, MRI), machine learning, data mining, and classification, big data resources and applications, applications of quantum computing, digital pathology, computational biology, and genomics, genetics, and proteomics. The book features detailed review articles, tutorials, and examples of successful applications that will appeal to professionals and researchers in signal processing, medicine, and biology. It also provides an easy-to-understand introduction to various bioengineering topics for students and professionals new to the field, and essential algorithmic details on valuable benchmarks for professionals active in the field.
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Ai for Big Data Based Engineering Applications from the Security Perspectives
Raj, Balwinder (EDT); Gupta, Brij B. (EDT); Yamaguchi, Shingo (EDT); Gill, Sandeep Singh (EDT)
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Ai for Big Data Based Engineering Applications from the Security Perspectives
Raj, Balwinder (EDT); Gupta, Brij B. (EDT); Yamaguchi, Shingo (EDT); Gill, Sandeep Singh (EDT)
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Ai for Big Data Based Engineering Applications from the Security Perspectives
Raj, Balwinder (EDT); Gupta, Brij B. (EDT); Yamaguchi, Shingo (EDT); Gill, Sandeep Singh (EDT)
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paperback. Zustand: New. Language:Chinese.Paperback. Pub Date: 2024-04 Publisher: Zhejiang University Press This book introduces the application of statistical methods in data analysis through application cases and with the help of R software. Main contents: data representation and visualization. linear regression analysis. step…wise regression and regression diagnosis. generalized linear model and nonlinear model. variance analysis. cluster analysis. discriminant analysis. principal component analysis. factor analysi.
