Energy efficient deep learning approaches (10 résultats)
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
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Etat : New. In.
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PAP. Etat : New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
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EUR 13,97 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Etat : New. In.
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EUR 8,90 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
HRD. Etat : New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Vendeur : PBShop.store US, Wood Dale, IL, Etats-UnisPBShop.store US
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Frais de port gratuitsExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
HRD. Etat : New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
Energy-Efficient Deep Learning Approaches in IoT, Fog, and Green Blockchain Revolution
Anwar Ali Sathio, Muhammad Malook Rind, Shafique Ahmed Awan, Allah Rakhio Junejo
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Frais de port gratuitsExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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Energy-Efficient Deep Learning Approaches in IoT, Fog, and Green Blockchain Revolution
Anwar Ali Sathio, Muhammad Malook Rind, Shafique Ahmed Awan, Allah Rakhio Junejo
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Paperback. Etat : New.
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The convergence of Internet of Things (IoT), fog computing, and blockchain technology can be used to revolutionize energy efficiency and sustainability. The implementation of deep learning (DL) techniques may optimize the energy consumption…of these interconnected systems. Thus, they can be used to create green, energy-efficient solutions for various industries, including smart cities, healthcare, finance, and industrial IoT (IIoT). Focusing on the energy efficiency and environmental impact of these technologies, they provide valuable insights into creating sustainable and scalable systems. Energy-Efficient Deep Learning Approaches in IoT, Fog, and Green Blockchain Revolution bridges the knowledge gap between traditional IoT and blockchain research and the emerging need for energy-efficient and green technologies. It influences future research directions, encourages collaboration across disciplines, and inspires innovations that prioritize sustainability. Covering topics such as software-defined networking (SDN), ecosystem conservation, and monitoring systems, this book is an excellent resource for computer scientists, policymakers, technologists, industry practitioners, engineers, environmentalists, sustainability advocates, professionals, researchers, scholars, academicians, and more.
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EUR 67,29 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Buch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The convergence of Internet of Things (IoT), fog computing, and blockchain technology can be used to revolutionize energy efficiency and sustainability. The implementation of deep learning (DL) techniques may optimize the energy consumption of thes…e interconnected systems. Thus, they can be used to create green, energy-efficient solutions for various industries, including smart cities, healthcare, finance, and industrial IoT (IIoT). Focusing on the energy efficiency and environmental impact of these technologies, they provide valuable insights into creating sustainable and scalable systems. Energy-Efficient Deep Learning Approaches in IoT, Fog, and Green Blockchain Revolution bridges the knowledge gap between traditional IoT and blockchain research and the emerging need for energy-efficient and green technologies. It influences future research directions, encourages collaboration across disciplines, and inspires innovations that prioritize sustainability. Covering topics such as software-defined networking (SDN), ecosystem conservation, and monitoring systems, this book is an excellent resource for computer scientists, policymakers, technologists, industry practitioners, engineers, environmentalists, sustainability advocates, professionals, researchers, scholars, academicians, and more.
