Advances in Applications of Data-Driven Computing
Idioma: inglés
Editorial: Springer Singapore, 2021
Serie: Libro 519 de 540 - Advances in Intelligent Systems and Computing
- Tapa blanda
- Nuevo

Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
Vendedor de AbeBooks desde 9 de julio de 2020
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Discusses machine and deep learning approaches to data-driven applicationsProvides original works presented at GUCON 2020Serves as a reference for researchers and practitioners in academia and industryDr. Jagdish Chand Bansa.
N° de ref. del artículo 437752913
- Título
- Advances in Applications of Data-Driven Computing
- Editorial
- Springer Singapore
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 9813369183
- ISBN 13
- 9789813369184
- Serie
- Libro 519 de 540: Advances in Intelligent Systems and Computing
This book aims to foster machine and deep learning approaches to data-driven applications, in which data governs the behaviour of applications. Applications of Artificial intelligence (AI)-based systems play a significant role in today’s software industry. The sensors data from hardware-based systems making a mammoth database, increasing day by day. Recent advances in big data generation and management have created an avenue for decision-makers to utilize these huge volumes of data for different purposes and analyses. AI-based application developers have long utilized conventional machine learning techniques to design better user interfaces and vulnerability predictions. However, with the advancement of deep learning-based and neural-based networks and algorithms, researchers are able to explore and learn more about data and their exposed relationships or hidden features. This new trend of developing data-driven application systems seeks the adaptation of computational neural network algorithms and techniques in many application domains, including software systems, cyber security, human activity recognition, and behavioural modelling. As such, computational neural networks algorithms can be refined to address problems in data-driven applications. Original research and review works with model and build data-driven applications using computational algorithm are included as chapters in this book.
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Acerca del autor
Emeritus Professor Lance C.C. Fung was trained as Marine Radio/Electronic Officer, and he graduated with a B.Sc. degree with First Class Honours and a M.Eng. degree from the University of Wales. His Ph.D. degree from the University of Western Australia was supervised by the late Professor Kit Po Wong. Lance taught at Singapore Polytechnic, Curtin University, and Murdoch University where he was appointed Emeritus Professor in 2015. His roles have included Associate Dean of Research and Director of the Centre for Enterprise Collaborative in Innovative Systems. He has supervised to completion over 31 doctoral students and published over 335 academic articles. His contributions can be viewed at IEEE Xplore, Google Scholar, and Scopus. Lance has been a dedicated volunteer for the IEEE in various positions for over two decades. Lance’s motto is “Learning has no Boundary”.
While currently being with RMIT University, School of Engineering, Dr. Simic is also General Editor of KES Journal and Professor of University Union Nikola Tesla, Faculty of Business and Law, Belgrade, Serbia. Adjunct Professor of Kalinga Institute of Industrial Technology (KIIT), School of Computer Engineering, Bhubaneswar, Odisha, India; Associate Director of Australia-India Research Centre for Automation Software Engineering (AICAUSE). He has bachelor’s, master’s, and Ph.D. degrees in Electronics Engineering from The University of Nis, Serbia, and Graduate Diploma in Education from RMIT University, Australia. Dr. Simic has comprehensive experience from industry (Honeywell Information Systems), CISCO, Research Institute and Academia, from overseas and Australia. For his contributions, he has received prestigious awards and recognitions, like two for industry innovation, from Honeywell, and two University awards for the excellence in teaching and provision of education to the community.
Dr. Ankush Ghosh is Associate Professor in School of Engineering and Applied Sciences, The Neotia University, India and visiting Faculty at Jadavpur University, Kolkata, India. He has more than 15 years of experience in teaching, research as well as industry. He has outstanding research experiences and published more than 60 research papers in International Journal and Conferences. He was a research fellow of the Advanced Technology Cell- DRDO, Govt. of India. He was awarded National Scholarship by HRD, Govt. of India. He received his Ph.D. (Engg.) Degree from Jadavpur University, Kolkata, India in 2010. His UG and PG teaching assignments include Microprocessor and Microcontroller, AI, IOT, Embedded and real time systems etc. He has delivered Invited lecture in many international seminar/conferences, refreshers courses, and FDPs. He has guided a large number of M.Tech and Ph.D. students. He is an Editorial Board Member of seven International Journals.
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