Multimedia Big Data Computing for IoT Applications
Cuốn sách này xem xét tất cả các khía cạnh của việc quản lý sự phức tạp của Điện toán dữ liệu lớn đa phương tiện (MMBD) cho các ứng dụng IoT và phát triển một hệ thống phân loại toàn diện.
Cuốn sách này xem xét tất cả các khía cạnh của việc quản lý sự phức tạp của Điện toán dữ liệu lớn đa phương tiện (MMBD) cho các ứng dụng IoT và phát triển một hệ thống phân loại toàn diện.
Nội dung cuốn sách Quản lý hiện đại dựa trên Dữ liệu lớn (MMBD 2020) này bao gồm các chủ đề bao gồm thu thập và lưu trữ dữ liệu; tìm kiếm, chia sẻ và phân tích; trực quan hóa dữ liệu; thuật toán học máy cho dữ liệu lớn; hệ thống tập tin và cơ sở dữ liệu phân tán; chiến lược quản lý và ra quyết định; hệ thống sản xuất và hậu cần; Tổng quản lý chất lượng; hệ thống quản lý thông tin; kỹ thuật yếu tố con người; và nguồn nhân lực. Cung cấp cái nhìn tổng quan về những phát triển hiện nay trong quản lý hiện đại dựa trên Dữ liệu lớn, cuốn sách sẽ được tất cả những người làm việc trong lĩnh vực này quan tâm.
Cuốn sách này nhấn mạnh rằng khả năng thu thập, phân tích và sử dụng lượng lớn dữ liệu kỹ thuật số (người dùng) đặt ra các vấn đề đạo đức quan trọng. Annika Richterich cung cấp một cái nhìn tổng quan đương đại có hệ thống về lĩnh vực nghiên cứu dữ liệu quan trọng phản ánh thực tiễn thu thập và phân tích dữ liệu kỹ thuật số.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn hiện diện ở hầu hết mọi ngóc ngách của cuộc sống. “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn” bao gồm thông tin toàn diện về xử lý hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, phân tích tình cảm, phân tích giọng nói và cử chỉ cũng như các chủ đề khác trong lĩnh vực này. Những kiến thức mới nhất trong các ứng dụng đa ngành như pháp lý, chăm sóc sức khỏe, xã hội thông minh, hệ thống vật lý mạng và nông nghiệp thông minh,
Bộ sưu tập này vẽ nên bức tranh toàn cảnh về sự tương tác giữa công nghệ kỹ thuật số và quy định thương mại cũng như cung cấp các phân tích chuyên sâu về các vấn đề quan trọng đối với nền kinh tế dựa trên dữ liệu, chẳng hạn như quyền riêng tư và AI, và quan điểm của các quốc gia khác nhau.
Cuốn sách truy cập mở này khám phá các giải pháp tiên tiến và các phương pháp hay nhất cho dữ liệu lớn và các ứng dụng AI dựa trên dữ liệu cho nền kinh tế dựa trên dữ liệu.
Dữ liệu lớn và công nghệ phân tích đang mở ra kỷ nguyên đổi mới, cung cấp các giải pháp linh hoạt cho thách thức xã hội và phân tích tác động lên cá nhân, cộng đồng.
Cuốn sách truy cập mở này, dựa trên các chỉ số tĩnh và dữ liệu lớn động từ xe điện địa phương, là báo cáo nghiên cứu Xe năng lượng mới (NEV) đầu tiên về Dữ liệu lớn tại Trung Quốc. Sử dụng dữ liệu lớn thời gian thực do Nền tảng giám sát và quản lý quốc gia của Trung Quốc dành cho NEV thu thập, cuốn sách này đi sâu vào tiến trình công nghệ hàng năm chính của NEV, đặc điểm vận hành của xe, đồng thời dự đoán xu hướng của ngành công nghiệp NEV.
Cuốn sách truy cập mở này, dựa trên các chỉ số tĩnh và dữ liệu lớn động từ xe điện địa phương, là báo cáo nghiên cứu thường niên đầu tiên về Dữ liệu lớn của Xe năng lượng mới (NEV) tại Trung Quốc. Sử dụng dữ liệu lớn thời gian thực do Nền tảng giám sát và quản lý quốc gia của Trung Quốc dành cho NEV thu thập, cuốn sách này đi sâu vào tiến trình công nghệ hàng năm chính của NEV, đặc điểm vận hành của xe và cũng dự đoán xu hướng của ngành công nghiệp NEV.
Phạm vi nghiên cứu này tập trung vào việc quản lý Dữ liệu lớn và cuối cùng là trực quan hóa thông tin cốt lõi của chính dữ liệu. Cụ thể, tôi nghiên cứu ba thí nghiệm quy mô lớn có hai thách thức về Dữ liệu lớn: kích thước dữ liệu lớn (Khối lượng) và dữ liệu không đồng nhất (Biến thể), và cung cấp hình ảnh trực quan cuối cùng thông qua trình duyệt web trong đó kích thước của dữ liệu đầu vào phải được giảm trong khi vẫn bảo toàn thông tin quan trọng.
Copyright © 2018 Hanoi University of Industry.