Multimedia big data computing for IoT applications Concepts, paradigms and solutions /
Multimedia big data computing for IoT applications Concepts, paradigms and solutions / [electronic resource] :
edited by Sudeep Tanwar, Sudhanshu Tyagi, Neeraj Kumar.
- 1st ed. 2020.
- 1 recurso en línea (XIV, 477 páginas 191 illustrations, 121 illustrations in color.) : online resource.
- Intelligent Systems Reference Library ; 163 .
Incluye referencias bibliográficas e índice.
Multimedia Big data computing for IoT -- Energy Conservation in MMBD Computing and IoT -- A Challenge -- An Architecture for the Real-Time Data Stream Monitoring in IoT -- Deep learning for Multimedia data in IoT -- Random Forest based Sarcastic Tweet Classification using multiple feature Collection -- Peak Average Power Ratio reduction in FBMC using SLM & PTS techniques -- Intelligent Personality Analysis on Indicators in IoT-MMBD Enabled Environment -- Data Reduction in MMBD Computing -- Large Scale MMBD Management and Retrieval -- Data Reduction Technique for Capsule Endoscopy -- Multimedia Social Big Data: Mining -- Advertisement prediction in social media environment using big data framework.
Este libro considera todos los aspectos de la administración de la complejidad de la Computación de Big Data Multimedia (MMBD) para aplicaciones IoT y desarrolla una taxonomía integral. También analiza un modelo de proceso que aborda una serie de desafíos de investigación asociados con MMBD, como los requisitos de escalabilidad, accesibilidad, confiabilidad, heterogeneidad y calidad de servicio (QoS), presentando estudios de casos para demostrar su aplicación. Además, el libro examina la arquitectura en capas de la computación MMBD y compara el ciclo de vida de Big Data y MMBD.
9789811387593 9811387591
Big data.
Sistemas de multimedia.
005.7 / M961
Incluye referencias bibliográficas e índice.
Multimedia Big data computing for IoT -- Energy Conservation in MMBD Computing and IoT -- A Challenge -- An Architecture for the Real-Time Data Stream Monitoring in IoT -- Deep learning for Multimedia data in IoT -- Random Forest based Sarcastic Tweet Classification using multiple feature Collection -- Peak Average Power Ratio reduction in FBMC using SLM & PTS techniques -- Intelligent Personality Analysis on Indicators in IoT-MMBD Enabled Environment -- Data Reduction in MMBD Computing -- Large Scale MMBD Management and Retrieval -- Data Reduction Technique for Capsule Endoscopy -- Multimedia Social Big Data: Mining -- Advertisement prediction in social media environment using big data framework.
Este libro considera todos los aspectos de la administración de la complejidad de la Computación de Big Data Multimedia (MMBD) para aplicaciones IoT y desarrolla una taxonomía integral. También analiza un modelo de proceso que aborda una serie de desafíos de investigación asociados con MMBD, como los requisitos de escalabilidad, accesibilidad, confiabilidad, heterogeneidad y calidad de servicio (QoS), presentando estudios de casos para demostrar su aplicación. Además, el libro examina la arquitectura en capas de la computación MMBD y compara el ciclo de vida de Big Data y MMBD.
9789811387593 9811387591
Big data.
Sistemas de multimedia.
005.7 / M961