Learning from Data Streams
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg Okt 2010, 2010
- Brossura
- Nuovo
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Codice articolo 9783642092855
- Titolo
- Learning from Data Streams
- Autore
- Mohamed Medhat Gaber
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg Okt 2010
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642092853
- ISBN 13
- 9783642092855
- Peso dell'articolo
- 394 grammi
- Dimensioni
- 235x155x15 mm
Processing data streams generated from wireless sensor networks has raised new research challenges over the last few years due to the huge numbers of data streams to be managed continuously and at a very high rate. This book provides the reader with a comprehensive overview of stream data processing, including famous prototype implementations like the Nile system and the TinyOS operating system. The set of chapters covers the state-of-the-art in data stream mining approaches using clustering, predictive learning, and tensor analysis techniques, and applying them to applications in security, the natural sciences, and education. This research monograph delivers to researchers and graduate students the state-of-the-art in data stream processing in sensor networks. The huge bibliography offers an excellent starting point for further reading and future research.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
Sensor networks consist of distributed autonomous devices that cooperatively monitor an environment. Sensors are equipped with capacities to store information in memory, process this information and communicate with their neighbors. Processing data streams generated from wireless sensor networks has raised new research challenges over the last few years due to the huge numbers of data streams to be managed continuously and at a very high rate.
The book provides the reader with a comprehensive overview of stream data processing, including famous prototype implementations like the Nile system and the TinyOS operating system. The set of chapters covers the state-of-art in data stream mining approaches using clustering, predictive learning, and tensor analysis techniques, and applying them to applications in security, the natural sciences, and education.
This research monograph delivers to researchers and graduate students the state of the art in data stream processing in sensor networks. The huge bibliography offers an excellent starting point for further reading and future research.
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BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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