Știința datelor și cercetarea interdisciplinară: Tendințe și aplicații recente

Titlul original:

Data Science and Interdisciplinary Research: Recent Trends and Applications

Conținutul cărții:

Știința datelor și cercetarea interdisciplinară: Tendințe recente și aplicații este un volum editat convingător care oferă o explorare cuprinzătoare a celor mai recente progrese în știința datelor și cercetarea interdisciplinară. Printr-o colecție de 10 capitole perspicace, această carte prezintă diverse modele de învățare automată, comunicații, procesarea semnalelor și analiza datelor, ilustrând relevanța lor în diverse domenii.

Teme cheie:

-Predicția avansată a precipitațiilor: Prezintă un model de învățare automată conceput pentru a aborda sarcina dificilă de predicție a precipitațiilor în mai multe țări, demonstrând potențialul acestuia de a îmbunătăți prognoza meteorologică.

-Gruparea eficientă a datelor din cloud: Explică o nouă abordare computațională pentru gruparea datelor din cloud la scară largă, abordând scalabilitatea cloud computing-ului și analiza datelor.

-Comunicarea securizată în vehicul: Explorează subiectul critic al comunicării sigure în rețelele la bordul vehiculelor, punând accentul pe autentificarea mesajelor și integritatea datelor.

-Smart Irrigation 4. 0: detaliază un model decizional conceput pentru irigarea inteligentă, integrând analiza fiabilității datelor senzorilor agricoli pentru a optimiza utilizarea apei în agricultura de precizie.

-Monitorizarea inteligentă a energiei electrice: evidențiază sistemele inteligente de monitorizare a electricității și de detectare a defecțiunilor bazate pe învățarea automată, contribuind la dezvoltarea orașelor inteligente.

-Mediile de învățare îmbunătățite: Investighează eficiența învățării mobile în învățământul superior, punând în lumină rolul tehnologiei în modelarea mediilor moderne de învățare.

-Studiu privind socio-economia litoralului: Prezintă un studiu de caz privind condițiile socio-economice ale comunităților de pescuit de coastă, oferind o perspectivă asupra mijloacelor de subzistență și a provocărilor cu care se confruntă acestea.

-Eliminarea zgomotului semnalelor: Prezintă tehnici de filtrare pentru eliminarea zgomotului din semnalele ECG, sporind acuratețea analizei și diagnosticării datelor medicale.

-Învățarea profundă în cercetarea biomedicală: Explorează tehnici de învățare profundă pentru cercetarea biomedicală, în special în domeniul identificării genelor utilizând date de secvențiere de generație următoare (NGS).

-Diagnosticarea medicală prin învățarea automată: Se încheie cu un capitol privind detectarea cancerului de sân cu ajutorul conceptelor de învățare automată, demonstrând potențialul diagnosticelor bazate pe IA.