Concepts, Paradigms and Solutions Tanwar, Sudeep. Tyagi, Sudhanshu. Kumar, Neeraj. text Singapore Springer Singapore 2020 Imprint Springer 2020 1st ed. 2020. monographic eng

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1 recurso en línea (XIV, 477 páginas 191 illustrations, 121 illustrations in color.) : online resource. 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. 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. edited by Sudeep Tanwar, Sudhanshu Tyagi, Neeraj Kumar. Incluye referencias bibliográficas e índice. Big data Sistemas de multimedia 005.7 9789811387593 9811387591 https://unicurn.sharepoint.com/:b:/s/biblioteca/ESwtnGK4FOpKsj-E6il3kOgBD0AKkeyDTkOGb14vQMIynw?e=0uBlFP https://unicurn.sharepoint.com/:b:/s/biblioteca/ESwtnGK4FOpKsj-E6il3kOgBD0AKkeyDTkOGb14vQMIynw?e=0uBlFP MHC MHC CO-CtgCURN 190725 20260701202231.0 spa