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Multimedia Big Data Computing for IoT Applications [electronic resource] : Concepts, Paradigms and Solutions / edited by Sudeep Tanwar, Sudhanshu Tyagi, Neeraj Kumar.

Colaborador(es): Tipo de material: TextoSeries Intelligent Systems Reference Library ; 163Detalles de publicación: Singapore : : : Springer Singapore,,, 2020 : : : Imprint Springer; 2020 : :.Edición: 1st ed. 2020Descripción: 1 recurso en línea (XIV, 477 páginas 191 illustrations, 121 illustrations in color.) : online resourceTipo de contenido:
  • texto
Tipo de medio:
  • computador
Tipo de soporte:
  • recurso en línea
ISBN:
  • 9789811387593
  • 9811387591
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 005.7 23
Recursos en línea:
Contenidos:
Multimedia Big data computing for IoT -- Energy Conservation in MMBD Computing and IoT -- A Challenge -- An Architecture for the Real-Time Data Stream Monitoring in IoT -- Deep learning for Multimedia data in IoT -- Random Forest based Sarcastic Tweet Classification using multiple feature Collection -- Peak Average Power Ratio reduction in FBMC using SLM & PTS techniques -- Intelligent Personality Analysis on Indicators in IoT-MMBD Enabled Environment -- Data Reduction in MMBD Computing -- Large Scale MMBD Management and Retrieval -- Data Reduction Technique for Capsule Endoscopy -- Multimedia Social Big Data: Mining -- Advertisement prediction in social media environment using big data framework.
Resumen: Este libro considera todos los aspectos de la administración de la complejidad de la Computación de Big Data Multimedia (MMBD) para aplicaciones IoT y desarrolla una taxonomía integral. También analiza un modelo de proceso que aborda una serie de desafíos de investigación asociados con MMBD, como los requisitos de escalabilidad, accesibilidad, confiabilidad, heterogeneidad y calidad de servicio (QoS), presentando estudios de casos para demostrar su aplicación. Además, el libro examina la arquitectura en capas de la computación MMBD y compara el ciclo de vida de Big Data y MMBD.
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Libros electrónicos Miguel Henríquez Castañeda Libros electrónicos 005.7 M961 (Navegar estantería(Abre debajo)) Disponible

Incluye referencias bibliográficas e índice.

Multimedia Big data computing for IoT -- Energy Conservation in MMBD Computing and IoT -- A Challenge -- An Architecture for the Real-Time Data Stream Monitoring in IoT -- Deep learning for Multimedia data in IoT -- Random Forest based Sarcastic Tweet Classification using multiple feature Collection -- Peak Average Power Ratio reduction in FBMC using SLM & PTS techniques -- Intelligent Personality Analysis on Indicators in IoT-MMBD Enabled Environment -- Data Reduction in MMBD Computing -- Large Scale MMBD Management and Retrieval -- Data Reduction Technique for Capsule Endoscopy -- Multimedia Social Big Data: Mining -- Advertisement prediction in social media environment using big data framework.

Este libro considera todos los aspectos de la administración de la complejidad de la Computación de Big Data Multimedia (MMBD) para aplicaciones IoT y desarrolla una taxonomía integral. También analiza un modelo de proceso que aborda una serie de desafíos de investigación asociados con MMBD, como los requisitos de escalabilidad, accesibilidad, confiabilidad, heterogeneidad y calidad de servicio (QoS), presentando estudios de casos para demostrar su aplicación. Además, el libro examina la arquitectura en capas de la computación MMBD y compara el ciclo de vida de Big Data y MMBD.

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