Towards Analytical Techniques for Optimizing Knowledge Acquisition, Processing, Propagation, and Use in Cyberinfrastructure and Big Data - Couverture rigide
Livre 31 sur 108: Studies in Big Data
Synopsis
Develops analytical models for knowledge-related processes, from knowledge acquisition to knowledge processing and knowledge propagation
Provides various case studies explaining how the corresponding models can be used
Allows easier optimization and application by not depending on detailed numerical simulation
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Towards Analytical Techniques for Optimizing Knowledge Acquisition, Processing, Propagation, and Use in Cyberinfrastructure and Big Data.
Edité par
Cham, Springer., 2018
ISBN 10 : 3319613480
ISBN 13 : 9783319613482
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Towards Analytical Techniques for Optimizing Knowledge Acquisition, Processing, Propagation, and Use in Cyberinfrastructure and Big Data (eng)
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Towards Analytical Techniques for Optimizing Knowledge Acquisition, Processing, Propagation, and Use in Cyberinfrastructure and Big Data
Edité par
Springer International Publishing Sep 2017, 2017
ISBN 10 : 3319613480
ISBN 13 : 9783319613482
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book describes analytical techniques for optimizing knowledge acquisition, processing, and propagation, especially in the contexts of cyber-infrastructure and big data. Further, it presents easy-to-use analytical models of knowledge-related processes and their applications. The need for such methods stems from the fact that, when we have to decide where to place sensors, or which algorithm to use for processing the data-we mostly rely on experts' opinions. As a result, the selected knowledge-related methods are often far from ideal. To make better selections, it is necessary to first create easy-to-use models of knowledge-related processes. This is especially important for big data, where traditional numerical methods are unsuitable. The book offers a valuable guide for everyone interested in big data applications: students looking for an overview of related analytical techniques, practitioners interested in applying optimization techniques, and researchers seeking to improve and expand on these techniques. 152 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783319613482
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Towards Analytical Techniques for Optimizing Knowledge Acquisition, Processing, Propagation, and Use in Cyberinfrastructure and Big Data
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Towards Analytical Techniques for Optimizing Knowledge Acquisition, Processing, Propagation, and Use in Cyberinfrastructure and Big Data (Studies in Big Data, 29)
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Springer, 2017
ISBN 10 : 3319613480
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Towards Analytical Techniques for Optimizing Knowledge Acquisition, Processing, Propagation, and Use in Cyberinfrastructure and Big Data
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Springer International Publishing, 2017
ISBN 10 : 3319613480
ISBN 13 : 9783319613482
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book describes analytical techniques for optimizing knowledge acquisition, processing, and propagation, especially in the contexts of cyber-infrastructure and big data. Further, it presents easy-to-use analytical models of knowledge-related processes and their applications. The need for such methods stems from the fact that, when we have to decide where to place sensors, or which algorithm to use for processing the data-we mostly rely on experts' opinions. As a result, the selected knowledge-related methods are often far from ideal. To make better selections, it is necessary to first create easy-to-use models of knowledge-related processes. This is especially important for big data, where traditional numerical methods are unsuitable. The book offers a valuable guide for everyone interested in big data applications: students looking for an overview of related analytical techniques, practitioners interested in applying optimization techniques, and researchers seeking to improve and expand on these techniques. N° de réf. du vendeur 9783319613482
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Towards Analytical Techniques for Optimizing Knowledge Acquisition, Processing, Propagation, and Use in Cyberinfrastructure and Big Data
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