Yu shui (81 Ergebnisse)
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Verlag: Springer, 2023
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Pathological Brain Detection (Brain Informatics and Health)
Wang, Shui-Hua; Zhang, Yu-Dong; Dong, Zhengchao; Phillips, Preetha
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
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Verlag: Springer, 2020
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Pathological Brain Detection (Brain Informatics and Health)
Wang, Shui-Hua; Zhang, Yu-Dong; Dong, Zhengchao; Phillips, Preetha
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
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Verlag: Springer, 2022
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Verlag: Springer Verlag, 2015
Serie: Buch 180 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2013
Serie: Buch 107 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Verlag: Springer-Nature New York Inc, 2023
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Paperback. Zustand: Brand New. 127 pages. 9.25x6.10x0.35 inches. In Stock.
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Verlag: Springer, 2018
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Verlag: Springer, 2020
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Multimedia Technology and Enhanced Learning: Second Eai International Conference, Icmtel 2020, Leicester, Uk, April 10-11, 2020, Proceedings
Zhang, Yu-Dong (Editor)/ Wang, Shui-Hua (Editor)/ Liu, Shuai (Editor)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Nature New York Inc, 2020
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Verlag: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2022
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Tools for Design, Implementation and Verification of Emerging Information Technologies: 17th Eai International Conference, Tridentcom 2022, Melbourne, Australia, November 23-25, 2022, Proceedings
Yu, Shui (Editor)/ Gu, Bruce (Editor)/ Qu, Youyang (Editor)/ Wang, Xiaodong (Editor)
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Hardcover. Zustand: Brand New. 150 pages. 9.25x6.10x0.59 inches. In Stock.
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Verlag: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2022
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Verlag: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2021
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. In big data era…, an increasingly massive volume of data is generated and transmitted in Internet of Things (IoTs), which poses great threats to privacy protection. Motivated by this, an emerging research topic, machine learning-driven privacy preservation, is fast booming to address various and diverse demands of IoTs. However, there is no existing literature discussion on this topic in a systematically manner.The issues of existing privacy protection methods (differential privacy, clustering, anonymity, etc.) for IoTs, such as low data utility, high communication overload, and unbalanced trade-off, are identified to the necessity of machine learning-driven privacy preservation. Besides, the leading and emerging attacks pose further threats to privacy protection in this scenario. To mitigate the negative impact, machine learning-driven privacy preservation methods for IoTs are discussed in detail on both the advantages and flaws, which is followed by potentially promising research directions.Readers may trace timely contributions on machine learning-driven privacy preservation in IoTs. The advances cover different applications, such as cyber-physical systems, fog computing, and location-based services. This book will be of interest to forthcoming scientists, policymakers, researchers, and postgraduates.
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Verlag: Springer, 2020
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Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This two-volume book constitutes the refereed proceedings of the Second International Conference on Multimedia Technology and Enhanced Learning, ICMTEL 2020, held in Leicester, United Kingdom, in April 2020. Due to the COVID-19 pandemic all papers we…re presented in YouTubeLive. The 83 revised full papers have been selected from 158 submissions. They describe new learning technologies which range from smart school, smart class and smart learning at home and which have been developed from new technologies such as machine learning, multimedia and Internet of Things.
