Công trình này cung cấp các phương pháp mới để xử lý dữ liệu cảm biến quán tính và cảm biến âm thanh nhằm ước tính và giám sát tình trạng đường bằng ứng dụng trên các phương tiện đóng vai trò là nền tảng cảm biến. Hơn nữa, các phương pháp được giới thiệu để kết hợp các kết quả từ nhiều phương tiện khác nhau để ước tính đáng tin cậy hơn.

Cuốn sách này mô tả kết quả của phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phương pháp học máy áp dụng cho văn bản lâm sàng từ hồ sơ bệnh án điện tử.

Cuốn sách này trình bày những tiến bộ lý thuyết và thực tiễn gần đây trong lĩnh vực khai thác dữ liệu. Nó thảo luận về một số phương pháp khai thác dữ liệu, bao gồm phân loại, phân cụm và khai thác quy tắc kết hợp.

rong thời đại mực nước biển dâng nhanh và bão ngày càng dữ dội, các bãi biển và cồn cát trên thế giới chưa bao giờ quan trọng hơn đối với việc bảo vệ môi trường ven biển. Tuy nhiên, để đáp ứng nhu cầu của các dự án xây dựng quy mô lớn, khai thác cát đang tước đoạt các bãi biển và cồn cát, phá hủy môi trường và bóc lột sức lao động trong quá trình này

Sự đóng góp của ngành khai khoáng vào phát triển kinh tế rất khác nhau giữa các quốc gia. Ở một số quốc gia, đây là động lực phát triển chính, nhưng ở những quốc gia khác, tranh chấp đã nổ ra về việc sử dụng đất, quyền sở hữu, thiệt hại về môi trường và chia sẻ doanh thu.

Knowledge Discovery in Databases (KDD) is an automatic, exploratory analysis and modeling of large data repositories.

There is now so much data on the Web that managing it with conventional tools is becoming almost impossible. To manage this data, provide interoperability and warehousing between multiple data sources and systems, and extract information from the databases and warehouses, various tools are being developed. In fact, developments in multimedia database management have exploded during the past decade

Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications, Second Edition, is a comprehensive professional reference book that guides business analysts, scientists, engineers and researchers, both academic and industrial, through all stages of data analysis, model building and implementation. The handbook helps users discern technical and business problems, understand the strengths and weaknesses of modern data mining algorithms and employ the right statistical methods for practical application.

Rather than spend $30-$50 USD on a dense long textbook, you may want to read this book first. As a clear and concise alternative to a textbook, this short book offers a practical and high-level introduction to the practical components and statistical concepts found in machine learning.

Data Mining: Opportunities and Challenges presents an overview of the state of the art approaches in this new and multidisciplinary field of data mining. The primary objective of this book is to explore the myriad issues regarding data mining, specifically focusing on those areas that explore new methodologies or examine case studies. This book contains numerous chapters written by an international team of forty-four experts representing leading scientists and talented young scholars from seven different countries.