Data Science and Interdisciplinary Research: Recent Trends and Applications
Nauka o danych i badania interdyscyplinarne: Recent Trends and Applications to atrakcyjny zredagowany tom, który oferuje kompleksową eksplorację najnowszych osiągnięć w nauce o danych i badaniach interdyscyplinarnych. Poprzez zbiór 10 wnikliwych rozdziałów, książka ta prezentuje różnorodne modele uczenia maszynowego, komunikacji, przetwarzania sygnałów i analizy danych, ilustrując ich znaczenie w różnych dziedzinach.
Kluczowe tematy:
-Zaawansowane przewidywanie opadów deszczu: Prezentuje model uczenia maszynowego zaprojektowany w celu sprostania trudnemu zadaniu przewidywania opadów deszczu w wielu krajach, pokazując jego potencjał w zakresie poprawy prognozowania pogody.
-Efektywne klastrowanie danych w chmurze: Wyjaśnia nowatorskie podejście obliczeniowe do klastrowania danych w chmurze na dużą skalę, odnosząc się do skalowalności przetwarzania w chmurze i analizy danych.
-Bezpieczna komunikacja w pojazdach: Analizuje krytyczny temat bezpiecznej komunikacji w sieciach samochodowych, kładąc nacisk na uwierzytelnianie wiadomości i integralność danych.
-Smart Irrigation 4. 0: Szczegółowy model decyzyjny przeznaczony do inteligentnego nawadniania, integrujący analizę niezawodności danych z czujników rolniczych w celu optymalizacji zużycia wody w rolnictwie precyzyjnym.
-Inteligentne monitorowanie energii elektrycznej: Podkreśla oparte na uczeniu maszynowym inteligentne systemy monitorowania energii elektrycznej i wykrywania usterek, przyczyniające się do rozwoju inteligentnych miast.
-Enhanced Learning Environments: Badanie skuteczności mobilnego uczenia się w szkolnictwie wyższym, rzucające światło na rolę technologii w kształtowaniu nowoczesnych środowisk edukacyjnych.
-Coastal Socio-Economy Study: Przedstawia studium przypadku dotyczące warunków społeczno-ekonomicznych społeczności rybackich na wybrzeżu, oferując wgląd w źródła utrzymania i wyzwania, przed którymi stoją.
-Usuwanie zakłóceń sygnału: Pokazuje techniki filtrowania do usuwania szumów z sygnałów EKG, zwiększając dokładność analizy danych medycznych i diagnostyki.
-Głębokie uczenie w badaniach biomedycznych: Eksploruje techniki głębokiego uczenia się w badaniach biomedycznych, szczególnie w dziedzinie identyfikacji genów przy użyciu danych sekwencjonowania nowej generacji (NGS).
-Diagnostyka medyczna poprzez uczenie maszynowe: Kończy się rozdziałem poświęconym wykrywaniu raka piersi przy użyciu koncepcji uczenia maszynowego, demonstrując potencjał diagnostyki opartej na sztucznej inteligencji.
