Towards Analytical Techniques for Optimizing Knowledge Acquisition, Processing, Propagation, and Use in Cyberinfrastructure and Big Data
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.
-
Autore:
-
Anno edizione:2017
-
Editore:
-
Formato:
-
Testo in en
Formato:
Gli eBook venduti da Feltrinelli.it sono in formato ePub e possono essere protetti da Adobe DRM. In caso di download di un file protetto da DRM si otterrà un file in formato .acs, (Adobe Content Server Message), che dovrà essere aperto tramite Adobe Digital Editions e autorizzato tramite un account Adobe, prima di poter essere letto su pc o trasferito su dispositivi compatibili.
Cloud:
Gli eBook venduti da Feltrinelli.it sono sincronizzati automaticamente su tutti i client di lettura Kobo successivamente all’acquisto. Grazie al Cloud Kobo i progressi di lettura, le note, le evidenziazioni vengono salvati e sincronizzati automaticamente su tutti i dispositivi e le APP di lettura Kobo utilizzati per la lettura.
Clicca qui per sapere come scaricare gli ebook utilizzando un pc con sistema operativo Windows