The Cognitive Approach in Cloud Computing and Internet of Things Technologies for Surveillance Tracking Systems
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science, 2020
Serie: Buch 13 von 20 - Intelligent Data-Centric Systems: Sensor Collected Intelligence
- Softcover
- Neu
Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
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Examines the current state of surveillance tracking systems, cognitive cloud architecture for resolving critical issues in surveillance tracking systems, and research opportunities in cognitive computing for surveillance tracking systems D.
Bestandsnummer des Verkäufers 319274737
- Titel
- The Cognitive Approach in Cloud Computing and Internet of Things Technologies for Surveillance Tracking Systems
- Autor
- Peter, Dinesh
- Verlag
- Elsevier Science
- Veröffentlichungsjahr
- 2020
- Zustand
- New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 0128163852
- ISBN-13
- 9780128163856
- Serie
- Buch 13 von 20: Intelligent Data-Centric Systems: Sensor Collected Intelligence
The Cognitive Approach in Cloud Computing and Internet of Things Technologies for Surveillance Tracking Systems discusses the recent, rapid development of Internet of things (IoT) and its focus on research in smart cities, especially on surveillance tracking systems in which computing devices are widely distributed and huge amounts of dynamic real-time data are collected and processed. Efficient surveillance tracking systems in the Big Data era require the capability of quickly abstracting useful information from the increasing amounts of data. Real-time information fusion is imperative and part of the challenge to mission critical surveillance tasks for various applications.
This book presents all of these concepts, with a goal of creating automated IT systems that are capable of resolving problems without demanding human aid.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Amir Hossein Alavi is an Assistant Professor in the Department of Civil and Environmental Engineering, and holds courtesy appointments in the Department of Bioengineering and Department of Mechanical Engineering and Materials Science, at the University of Pittsburgh, United States. His multidisciplinary scientific studies are organized around three research thrusts: 1) mechanics and electronics of multifunctional materials and structures, 2) embedded self-powered sensing systems, and 3) data-driven characterization, design and discovery of engineering systems.
Bahman Javadi is a Senior Lecturer in Networking and Cloud Computing at the Western Sydney University, Australia. Prior to this appointment, he was a Research Fellow at the University of Melbourne, Australia. From 2008 to 2010, he was a Postdoctoral Fellow at the INRIA Rhone-Alpes, France. He received his MS and PhD degrees in Computer Engineering from the Amirkabir University of Technology in 2001 and 2007, respectively. He has been a Research Scholar at the School of Engineering and Information Technology, Deakin University, Australia during his PhD course. He is co-founder of the Failure Trace Archive, which serves as a public repository of failure traces and algorithms for distributed systems. He has published more than 90 research papers and received numerous Best Paper Awards at IEEE/ACM conferences for his papers. He served as a program committee of many international conferences and workshops. His research interests include Cloud computing, performance evaluation of large scale distributed computing systems, and reliability and fault tolerance. He is a member of ACM and senior member of IEEE.
Steven L. Ferandes is a post-doctoral researcher in the Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alabama at Birmingham, and author of more than 35 academic articles/chapters/conference papers. He has been active in industry as the developer of new technologies including Socket Development for Validation of Standard Cll Automation Tool Used in Test Chip Design, Automation Framework for Web Services, Automation Framework for Mobile Applications (Android, iOS, Windows), Python programming for Computer Vision, Machine Learning, and Deep Learning. Dr. Fernandes received his Ph.D. in Computer Vision and Machine Learning from Karunya University, Coimbatore, India.
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019