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Tanwar , Sudeep
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Tyagi , Sudhanshu
Kumar , Neeraj
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Auteur :
Tanwar , Sudeep
Tanwar , Sudeep
Tyagi , Sudhanshu
Kumar , Neeraj
Titre :
Multimedia big data computing for IoT applications : concepts, paradigms and solutions , edited by Sudeep Tanwar, Sudhanshu Tyagi, Neeraj Kumar
Edition :
1st ed. 2020.
Editeur :
Singapore : Springer Singapore , 2020
Collection :
Intelligent Systems Reference Library , 1868-4408 ; 163
ISBN:
978-981-13-8759-3
Notes :
Bibliogr. en fin de chapitre
Description d'après la consultation, 2021-01-15
Titre provenant de l'écran-titre
L'accès complet à la ressource est réservé aux usagers des établissements qui en ont fait l'acquisition
This book considers all aspects of managing the complexity of Multimedia Big Data Computing (MMBD) for IoT applications and develops a comprehensive taxonomy. It also discusses a process model that addresses a number of research challenges associated with MMBD, such as scalability, accessibility, reliability, heterogeneity, and Quality of Service (QoS) requirements, presenting case studies to demonstrate its application. Further, the book examines the layered architecture of MMBD computing and compares the life cycle of both big data and MMBD. Written by leading experts, it also includes numerous solved examples, technical descriptions, scenarios, procedures, and algorithms.
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Contient :
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.
Sujet :
Données massives
Intelligence artificielle
Intelligence artificielle
Computer security
Données massives
Multimedia information systems
Application software
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