The Digital Twin Paradigm for Smarter Systems and Environments: The Industry Use Cases (Volume 117) (Advances in Computers, Volume 117)
Idioma: inglés
Editorial: Academic Press, 2020
- Tapa dura
- Nuevo

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- Título
- The Digital Twin Paradigm for Smarter Systems and Environments: The Industry Use Cases (Volume 117) (Advances in Computers, Volume 117)
- Editorial
- Academic Press
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0128187565
- ISBN 13
- 9780128187562
The Digital Twin Paradigm for Smarter Systems and Environments: The Industry Use Cases, Volume 117, the latest volume in the Advances in Computers series, presents detailed coverage of new advancements in computer hardware, software, theory, design and applications. Chapters vividly illustrate how the emerging discipline of digital twin is strategically contributing to various digital transformation initiatives. Specific chapters cover Demystifying the Digital Twin Paradigm, Digital Twin Technology for "Smarter Manufacturing", The Fog Computing/ Edge Computing to leverage Digital Twin, The industry use cases for the Digital Twin idea, Enabling Digital Twin at the Edge, The Industrial Internet of Things (IIOT), and much more.
- Provides in-depth descriptions of digital transformation technologies and tools
- Covers various research accomplishments in this flourishing field of relevance
- Includes many detailed industry use cases with all the right information
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Acerca del autor
He finished the CSIR-sponsored PhD degree in Anna University, Chennai and continued the UGC-sponsored postdoctoral research in the department of Computer Science and Automation, Indian Institute of Science, Bangalore. Thereafter, he was granted a couple of international research fellowships (JSPS and JST) to work as a research scientist for 3.5 years in two leading Japanese universities. He has authored and edited 18 books thus far and he focuses on some of the emerging technologies such as Containerized Clouds; Big, Fast, and Streaming Data Analytics; Microservices architecture (MSA); Machine and Deep Learning Algorithms; Blockchain Technology; The Internet of Things; and Edge Computing. He has published more than 30 research papers in peer-reviewed journals such as IEEE, ACM, Springer-Verlag, Inderscience, etc.
Dr. Preetha Evangeline David is currently working as an Associate Professor and Head of the Department in the Department of Artificial Intelligence and Machine Learning at Chennai Institute of Technology, Chennai, India. She holds a PhD from Anna University, Chennai in the area of Cloud Computing. She has published many research papers and Patents focusing on Artificial Intelligence, Digital Twin Technology, High Performance Computing, Computational Intelligence and Data Structures. She is currently working on Multi-disciplinary areas in collaboration with other technologies to solve socially relevant challenges and provide solutions to human problems.
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