Mục tiêu của các kỹ thuật phân tích không gian là mô tả các mẫu hình tồn tại trong dữ liệu không gian và thiết lập, tốt nhất là định lượng, các mối quan hệ giữa các biến địa lý khác nhau. Khái niệm phân tích không gian trong môi trường Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS) bao gồm ý tưởng tích hợp dữ liệu không gian và các thuộc tính chữ số và chuyển đổi chúng thành một loạt các hàm liên quan đến lựa chọn và tìm kiếm dữ liệu, một mặt, và với mô hình hóa, mặt khác

Cuốn sách truy cập mở này có cái nhìn sáng tạo và phê phán về cách thức dữ liệu số và thuật toán đang thay đổi bộ mặt của giáo dục đại học theo nhiều cách. Cuốn sách xem xét tác động của chúng ở cả quy mô vĩ mô của các trường đại học và hệ thống trên toàn thế giới, cũng như ở mức độ ảnh hưởng tinh tế hơn đối với học giả và sinh viên.

Các trận động đất lớn gần đây trên khắp thế giới đã cho thấy tính dễ bị tổn thương của cơ sở hạ tầng và nhu cầu nghiên cứu để hiểu rõ hơn về bản chất của các sự kiện địa chấn và ảnh hưởng của chúng lên các công trình. Do đó, nghiên cứu về kỹ thuật động đất đã được mở rộng khi ngày càng có nhiều dữ liệu từ một loạt các thiết bị đo địa chấn, các thí nghiệm quy mô lớn và mô phỏng số.

Nhằm tăng cường khả năng tiếp cận nguồn tài liệu học thuật chất lượng cao, phục vụ hiệu quả cho công tác giảng dạy, học tập và nghiên cứu khoa học, Thư viện Đại học Công nghiệp Hà Nội xin trân trọng thông báo triển khai chương trình dùng thử Cơ sở dữ liệu sách điện tử EBSCO eBooks Academic Collection đến toàn thể cán bộ, giảng viên và sinh viên.

Khóa học “Triển khai tiếp thị kỹ thuật số: Thực hiện chiến lược trong thế giới kết nối và dựa trên dữ liệu” được cung cấp bởi Đại học Illinois Urbana-Champaign. Là một trường đại học công lập danh tiếng thành lập năm 1867, nổi tiếng với nhiều chương trình đào tạo và nghiên cứu đa dạng, đặc biệt trong các ngành kỹ thuật, kinh doanh, và truyền thông. Trường tọa lạc tại thị trấn Urbana-Champaign, bang Illinois, Mỹ, có quy mô lớn với đội ngũ giảng viên quốc tế và sinh viên đến từ nhiều quốc gia, cùng hệ thống cơ sở vật chất hiện đại. UIUC liên tục được xếp hạng cao trên các bảng xếp hạng đại học uy tín toàn cầu nhờ chất lượng giáo dục, nghiên cứu và sự đa dạng văn hóa.

Công trình nghiên cứu này đã phát triển một phương pháp tiếp cận mới trong phân cụm dữ liệu quan hệ, với mục tiêu khai thác tri thức tiềm ẩn phục vụ chẩn đoán và điều trị ung thư.

Thư viện Đại học Công nghiệp Hà Nội trân trọng giới thiệu đến bạn đọc cuốn “Giáo trình Khai phá dữ liệu” một tài liệu cơ bản dành cho những người muốn bước đầu làm quen và tiến tới triển khai các ứng dụng khai phá dữ liệu trong thực tế.

Cuốn sách này là một phần của Dự án LAMBDA (Học, Áp dụng, Nhân Phân tích Dữ liệu Lớn), được tài trợ bởi Liên minh Châu Âu, GA số 809965. Phân tích Dữ liệu bao gồm việc áp dụng các quy trình thuật toán để rút ra thông tin chuyên sâu. Ngày nay nó được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp để cho phép các tổ chức và công ty đưa ra quyết định tốt hơn cũng như xác minh hoặc bác bỏ các lý thuyết hoặc mô hình hiện có. Thuật ngữ phân tích dữ liệu thường được sử dụng thay thế cho trí thông minh, thống kê, lý luận, khai thác dữ liệu, khám phá kiến thức và những thứ khác.

Cuốn sách này cung cấp trong 27 chương một bộ sưu tập tất cả các khía cạnh kỹ thuật trong việc xác định, phát triển và đánh giá nền tảng lý thuyết và cơ chế ứng dụng của các công cụ AI. Các chủ đề được đề cập bao gồm mạng lưới thần kinh, điều khiển mờ, cây quyết định, hệ thống dựa trên quy tắc, khai thác dữ liệu, thuật toán di truyền và hệ thống tác nhân, cùng nhiều chủ đề khác

Cuốn sách này hướng dẫn cách liên kết dữ liệu hai chiều. Những thay đổi được thực hiện đối với đầu vào sẽ cập nhật mô hình, được phản ánh trong khung nhìn. Có sự khác biệt giữa việc sử dụng tay lái và ng-bind.