Deep Learning Strategies for Security Enhancement in Wireless Sensor Networks
Langue : anglais
Edité par Information Science Reference, 2020
- Livre broché
- Neuf

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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents research exploring the theoretical and practical advancements of security protocols in wireless sensor networks using artificial intelligence-based techniques. The book features coverage on a broad range of topics, including clustering protocols, i.
N° de réf. du vendeur 448342676
- Titre
- Deep Learning Strategies for Security Enhancement in Wireless Sensor Networks
- Éditeur
- Information Science Reference
- Année de publication
- 2020
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 179985275X
- ISBN à 13 chiffres
- 9781799852759
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À propos de l’auteur
Mr. Bharat Bhushan has gracefully worked as Network Engineer in HCL Info systems Ltd. for a year. He is an alumnus as well as a Ph.D. scholar of BITs Mesra. He got numerous international certifications like Cisco Certified Network Associate, Cisco certified network professional Trained, Cisco Certified Entry Networking Technician, Microsoft Certified Technology Specialist, Microsoft Certified IT Professional, Red-hat Certified Engineer.He has published over 100 research papers in highly renowned National/International Journals and Conferences. His publications include 3 SCI Indexed Journals, 3 SCOPUS Indexed book chapters and 37 International conferences indexed by IEEE and Springer. He is currently in the process of editing 4 books to be published by the most famed publishers like Elsevier, IGI Global, and CRC Press. Due to his philosophical vision, he has been given the opportunity of chairing sessions in as many as 7 International conferences of high repute indexed by IEEE and Springer. He has also been invited as a speaker in various national and international conferences.
Diana Andrushia is working as Assistant Professor in the department of Electronics and Communication Engineering at Karunya Institute of Technology and Sciences, Coimbatore, India. She received her Bachelor of Engineering degree in Electronics and Communication Engineering with first class from Anna University, Chennai, India in 2006 and her Master of Engineering degree in Applied Electronics with first class from Anna University, Chennai, India in 2008. She holds PhD in information and Communication Engineering from Anna University, Chennai, India. Dr.A.Diana Andrushia has 12 years of research experience in the field of computer vision and image understanding. She has published 35 research papers in the reputed journals and conferences. She has guided 10 MTECH students and 25 batch of BTECH students in the field computer vision and its applications. She is currently working in the field of machine learning, pattern recognition, structural health monitoring and deep neural networks.
Victor Hugo C. de Albuquerque has a PhD in Mechanical Engineering with emphasis on Materials from the Federal University of Paraíba (2010), an MSc in Teleinformatics Engineering from the Federal University of Ceará (2007), and he graduated in Mechatronics Technology at the Federal Center of Technological Education of Ceará (2006). He is currently Assistant VI Professor of the Graduate Program in Applied Informatics at the University of Fortaleza (UNIFOR). He has experience in Computer Systems, mainly in the research fields of: Applied Computing, Intelligent Systems, Visualization and Interaction, with specific interest in Pattern Recognition, Artificial Intelligence, Image Processing and Analysis, as well as Automation with respect to biological signal/image processing, image segmentation, biomedical circuits and human/brain-machine interaction, NeuroBiofeedback, Neurorehabilitation, Visual Stimulation, including Augmented and Virtual Reality Simulation Modeling for animals and humans. Additionally, he has research at the microstructural characterization field through the combination of non-destructive techniques with signal/image processing and analysis, and pattern recognition.
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