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Data Mining Techniques in Sensor Networks: Summarization, Interpolation and Surveillance - Couverture souple

 
9781447154532: Data Mining Techniques in Sensor Networks: Summarization, Interpolation and Surveillance

Synopsis

Data Mining Techniques in Sensor Networks Sensor networks comprise of a number of sensors installed across a spatially distributed network, which gather information and periodically feed a central server with the measured data. The server monitors the data, issues possible alarms and computes fast aggregates. As data analysis requests may concern both present and past data, the server is forced to store the entire stream. But the limited storage capacity of a server may reduce the amount of data stored on the disk. One solution is to compute summaries of the data as it arrives, and to use these summaries to interpolate the real data. This work introduces a recently defined spatio-temporal pattern, c...

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  • ÉditeurSpringer
  • Date d'édition2013
  • ISBN 10 1447154533
  • ISBN 13 9781447154532
  • ReliureBroché
  • Langueanglais
  • Nombre de pages120

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Edition présentée

ISBN 10 :  1447154541 ISBN 13 :  9781447154549
Editeur : Not Avail, 2014
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Appice, Annalisa; Ciampi, Anna; Fumarola, Fabio; Malerba, Donato
Edité par Springer, 2013
ISBN 10 : 1447154533 ISBN 13 : 9781447154532
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Appice, Annalisa; Ciampi, Anna; Fumarola, Fabio; Malerba, Donato
Edité par Springer, 2013
ISBN 10 : 1447154533 ISBN 13 : 9781447154532
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Annalisa Appice
Edité par Springer London Sep 2013, 2013
ISBN 10 : 1447154533 ISBN 13 : 9781447154532
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Sensor networks comprise of a number of sensors installed across a spatially distributed network, which gather information and periodically feed a central server with the measured data. The server monitors the data, issues possible alarms and computes fast aggregates. As data analysis requests may concern both present and past data, the server is forced to store the entire stream. But the limited storage capacity of a server may reduce the amount of data stored on the disk. One solution is to compute summaries of the data as it arrives, and to use these summaries to interpolate the real data. This work introduces a recently defined spatio-temporal pattern, called trend cluster, to summarize, interpolate and identify anomalies in a sensor network. As an example, the application of trend cluster discovery to monitor the efficiency of photovoltaic power plants is discussed. The work closes with remarks on new possibilities for surveillance enabled by recent developments in sensing technology. 120 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781447154532

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Annalisa Appice
Edité par Springer London Ltd, 2013
ISBN 10 : 1447154533 ISBN 13 : 9781447154532
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Paperback / softback. Etat : New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days 212. N° de réf. du vendeur C9781447154532

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Annalisa Appice, Donato Malerba, Fabio Fumarola, Anna Ciampi
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Etat : Sehr gut. Zustand: Sehr gut - Buchschnitt verkürzt - gepflegter, sauberer Zustand - Ausgabejahr 2014 | Seiten: 120 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher. N° de réf. du vendeur 24182073/12

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Annalisa Appice
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ISBN 10 : 1447154533 ISBN 13 : 9781447154532
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Sensor networks comprise of a number of sensors installed across a spatially distributed network, which gather information and periodically feed a central server with the measured data. The server monitors the data, issues possible alarms and computes fast aggregates. As data analysis requests may concern both present and past data, the server is forced to store the entire stream. But the limited storage capacity of a server may reduce the amount of data stored on the disk. One solution is to compute summaries of the data as it arrives, and to use these summaries to interpolate the real data. This work introduces a recently defined spatio-temporal pattern, called trend cluster, to summarize, interpolate and identify anomalies in a sensor network. As an example, the application of trend cluster discovery to monitor the efficiency of photovoltaic power plants is discussed. The work closes with remarks on new possibilities for surveillance enabled by recent developments in sensing technology. N° de réf. du vendeur 9781447154532

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Appice, Annalisa/ Ciampi, Anna/ Fumarola, Fabio/ Malerba, Donato
Edité par Springer-Verlag New York Inc, 2013
ISBN 10 : 1447154533 ISBN 13 : 9781447154532
Neuf Paperback

Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni

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Paperback. Etat : Brand New. 2014 edition. 123 pages. 9.00x6.00x0.25 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur x-1447154533

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Annalisa Appice|Anna Ciampi|Fabio Fumarola|Donato Malerba
Edité par Springer London, 2013
ISBN 10 : 1447154533 ISBN 13 : 9781447154532
Neuf Kartoniert / Broschiert
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagne

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Kartoniert / Broschiert. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Introduces the trend cluster, a recently defined spatio-temporal pattern, and its use in summarizing, interpolating and identifying anomalies in sensor networksIllustrates the application of trend cluster discovery to monitor the efficiency of pho. N° de réf. du vendeur 4185260

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Appice, Annalisa, Ciampi, Anna, Fumarola, Fabio, Malerba, Do
Edité par Springer, 2013
ISBN 10 : 1447154533 ISBN 13 : 9781447154532
Ancien ou d'occasion Paperback

Vendeur : Mispah books, Redhill, SURRE, Royaume-Uni

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