Cuốn sách truy cập mở này trình bày một cuộc điều tra có hệ thống về dữ liệu có thể so sánh quốc tế được thu thập trong ICILS 2013.

Cuốn sách tập trung vào các lĩnh vực khác nhau của sự phát triển gần đây trong nghiên cứu truyền thông. Các chủ đề trong cuốn sách bao gồm giao tiếp an toàn, kiểm soát lỗi, các thế hệ mạng truyền thông khác nhau, mạng được xác định bằng phần mềm, giao thức truyền thông, các vấn đề thiết kế mạch để liên lạc và truyền thông dữ liệu đa phương tiện.

Cuốn sách mở rộng các lĩnh vực phân cụm trong phân tích hình ảnh, phân tích từ vựng của văn bản, thay thế các giá trị còn thiếu trong dữ liệu, phân cụm theo thời gian trong thành phố thông minh, so sánh các biến thể mạng thần kinh nhân tạo, phương pháp tiếp cận lý thuyết đồ thị, phân cụm quang phổ, phân cụm nhiều góc nhìn và dựa trên mô hình. phân cụm trong một gói R. Các ứng dụng về hình ảnh, văn bản, nhận dạng khuôn mặt, giọng nói (tổng hợp và mô phỏng) và bộ dữ liệu thành phố thông minh được trình bày.

Cuốn sách này giới thiệu các khái niệm và kỹ năng có thể giúp bạn giải quyết các thách thức phân tích dữ liệu trong thế giới thực. Nó bao gồm các khái niệm từ xác suất, suy luận thống kê, hồi quy tuyến tính và học máy.

Bản đồ tự tổ chức (SOM) là một thuật toán mạng thần kinh, sử dụng kỹ thuật học tập cạnh tranh để tự đào tạo theo cách không giám sát. SOM khác với các mạng thần kinh nhân tạo khác ở chỗ chúng sử dụng hàm lân cận để bảo toàn các thuộc tính tôpô của không gian đầu vào và chúng được sử dụng để tạo ra một biểu diễn có trật tự của dữ liệu đa chiều giúp đơn giản hóa độ phức tạp và tiết lộ các mối quan hệ có ý nghĩa.

The Open Video Project (OVP) là một sáng kiến học thuật do Trường Đại học North Carolina tại Chapel Hill (Mỹ) phát triển, nhằm cung cấp một bộ sưu tập phong phú các video dạng mở, phục vụ cho các nghiên cứu về lưu trữ, khai thác, xử lý và trình bày dữ liệu video – đặc biệt trong các lĩnh vực khoa học máy tính, truyền thông, và giáo dục.

Mạng lưới thần kinh nhân tạo và các dạng trí tuệ nhân tạo khác can thiệp vào các phương pháp và thực tiễn trong khoa học như thế nào? Những thách thức nhận thức luận liên ngành nào nảy sinh khi chúng ta nghĩ về việc sử dụng AI ngoài sự phụ thuộc vào dữ liệu lớn? Không chỉ khoa học tự nhiên, mà cả khoa học xã hội và nhân văn dường như ngày càng bị ảnh hưởng bởi các cách tiếp cận hiện tại của AI dưới biểu tượng, vốn giải quyết các vấn đề về chất lượng (mờ, không chắc chắn) theo một cách mà cho đến nay vẫn chưa được biết đến.

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 xem xét ý tưởng về dữ liệu mở đã được các tác nhân xã hội dân sự và cộng đồng hoạch định chính sách đưa ra như thế nào. Nó xem xét liệu các hoạt động của các chủ thể này có tạo thành một phong trào xã hội đang tìm cách huy động dữ liệu mở hay không và quan trọng hơn là liệu công việc đó có đang thúc đẩy quá trình chuyển đổi từ một xã hội thông tin dựa trên nền kinh tế tri thức sang một xã hội tri thức hay không. Để đánh giá câu hỏi rộng này, cần phải khám phá một số lĩnh vực công việc chính cần thiết để tạo điều kiện thuận lợi cho dữ liệu mở.

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.