Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing
19th EAI International Conference, CollaborateCom 2023, Corfu Island, Greece, October 4-6, 2023, Proceedings, Part II
Sorozatcím: Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering; 562;
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 106.99
-
44 374 Ft (42 261 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 8 875 Ft off)
- Kedvezményes ár 35 499 Ft (33 809 Ft + 5% áfa)
Kedvezményes ár heti hírlevelünkre feliratkozott ügyfeleinknek.
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
44 374 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma 2024
- Kiadó Springer Nature Switzerland
- Megjelenés dátuma 2024. február 23.
- Kötetek száma 1 pieces, Book
- ISBN 9783031545276
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem536 oldal
- Méret 235x155 mm
- Nyelv angol
- Illusztrációk XIV, 536 p. 165 illus., 158 illus. in color. Illustrations, black & white 531
Kategóriák
A számítástudomány matematikai elmélete
Rendszeranalízis, rendszertervezés
Adatkezelés a számítógépes rendszerekben
Hardver és operációs rendszerek általában
Rendszerszervezés
Szoftverfejlesztés
Számítógépes hálózatok általában
Adatbázis kezelő szoftverek
Mesterséges intelligencia
Adatvédelem, adatbiztonság
A számítástudomány matematikai elmélete (karitatív célú kampány)
Rendszeranalízis, rendszertervezés (karitatív célú kampány)
Adatkezelés a számítógépes rendszerekben (karitatív célú kampány)
Hardver és operációs rendszerek általában (karitatív célú kampány)
Rendszerszervezés (karitatív célú kampány)
Szoftverfejlesztés (karitatív célú kampány)
Számítógépes hálózatok általában (karitatív célú kampány)
Adatbázis kezelő szoftverek (karitatív célú kampány)
Mesterséges intelligencia (karitatív célú kampány)
Adatvédelem, adatbiztonság (karitatív célú kampány)
Hosszú leírás:
The three-volume set LNICST 561, 562 563 constitutes the refereed post-conference proceedings of the 19th EAI International Conference on Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing, CollaborateCom 2023, held in Corfu Island, Greece, during October 4-6, 2023.
The 72 full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from 176 submissions. The papers are organized in the following topical sections:
Volume I : Collaborative Computing, Edge Computing & Collaborative working, Blockchain applications, Code Search and Completion, Edge Computing Scheduling and Offloading.
Volume II: Deep Learning and Application, Graph Computing, Security and Privacy Protection and Processing and Recognition.
Volume III: Onsite Session Day2, Federated learning and application, Collaborative working, Edge Computing and Prediction, Optimization and Applications.
Tartalomjegyzék:
Deep Learning and Application.- Task Offloading in UAV-to-Cell MEC Networks: Cell Clustering and Path Planning.LAMB: Label-induced Mixed-level Blending for Multimodal Multi-label Emotion Detection.- MSAM: Deep Semantic Interaction Network for Visual Question Answering.- Defeating the non-stationary opponent using deep reinforcement learning and opponent modeling.- Multi-agent Deep Reinforcement Learning-based Approach to Mobility-aware Caching.- D-AE: A Discriminant Encode-Decode Nets For Data Generation.- ECCRG: A Emotion- and Content-controllable Response Generation Model.- Origin-Destination Convolution Recurrent Network: A Novel OD Matrix Prediction Framework.- MD-TransUNet: TransUNet with Multi-Attention and Dilated Convolution for Brain Stroke Lesion Segmentation.- Graph Computing.- DGFormer: An Effective Dynamic Graph Transformer based Anomaly Detection Model for IoT Time Series.- STAPointGNN: Spatial-Temporal Attention Graph Neural Network for Gesture Recognition Using Millimeter-Wave Radar.- NPGraph: An Efficient Graph Computing Model in NUMA-Based Persistent Memory Systems.- tHR-Net: A Hybrid Reasoning Framework for Temporal Knowledge Graph.- Improving Code Representation Learning via Multi-view Contrastive Graph Pooling for Abstract Syntax Tree.- Security and Privacy Protection.- Protect applications and data in use in IoT environment using collaborative computing.- Robustness-enhanced assertion generation method based on code mutation and attack defense.- Secure Traffic Data Sharing in UAV-Assisted VANETs.- A Lightweight PUF-Based Group Authentication Scheme for Privacy-Preserving Metering Data Collection in Smart Grid.- A Semi-Supervised Learning Method for Malware Traffic Classification with Raw Bitmaps.- Secure and Private Approximated Coded Distributed Computing Using Elliptic Curve Cryptography.- A Novel Semi-supervised IoT Time Series Anomaly Detection Model using Graph Structure Learning.- Structural Adversarial Attack for Code Representation Models.- An Efficient Authentication and Key Agreement Scheme for CAV Internal Applications.- Processing and Recognition.- SimBPG: A comprehensive similarity evaluation metric for business process graphs.- Probabilistic Inference Based Incremental Graph Index for Similarity Search on Social Networks.- Cloud-Edge-Device Collaborative Image Retrieval and Recognition for Mobile Web.- Contrastive Learning-based Finger-Vein Recognition with Automatic Adversarial Augmentation.- Multi-Dimensional Sequential Contrastive Learning for QoS Prediction.
Több
Mostanában megtekintett