Youyang (78 risultati)
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2022
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Editore: Springer, 2022
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EUR 53,69
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Editore: Springer Verlag, Singapore, Singapore, 2022
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Paperback. Condizione: new. Paperback. This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. In big data era, an increasingly massive volume of data is gener…ated and transmitted in Internet of Things (IoTs), which poses great threats to privacy protection. Motivated by this, an emerging research topic, machine learning-driven privacy preservation, is fast booming to address various and diverse demands of IoTs. However, there is no existing literature discussion on this topic in a systematically manner.The issues of existing privacy protection methods (differential privacy, clustering, anonymity, etc.) for IoTs, such as low data utility, high communication overload, and unbalanced trade-off, are identified to the necessity of machine learning-driven privacy preservation. Besides, the leading and emerging attacks pose further threats to privacy protection in this scenario. To mitigate the negative impact, machine learning-driven privacy preservation methods for IoTs are discussed in detail on both the advantages and flaws, which is followed by potentially promising research directions.Readers may trace timely contributions on machine learning-driven privacy preservation in IoTs. The advances cover different applications, such as cyber-physical systems, fog computing, and location-based services. This book will be of interest to forthcoming scientists, policymakers, researchers, and postgraduates. This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2022
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Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2022
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Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2022
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Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2022
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Editore: Springer, 2022
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Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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Editore: Springer, 2022
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Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2022
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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EUR 82,41
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Condizione: New. 1st ed. 2022 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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EUR 13,97 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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EUR 73,33
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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EUR 73,33
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Da: Chiron Media, Wallingford, Regno UnitoChiron Media
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EUR 69,61
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PF. Condizione: New.
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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EUR 73,32
EUR 17,50 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
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EUR 90,83
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Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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EUR 84,12
EUR 9,50 spedizioneSpedito da Irlanda a U.S.A.Quantità: 15 disponibili
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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EUR 80,50
EUR 17,50 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Condizione: As New. Unread book in perfect condition.
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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EUR 96,16
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Condizione: New. 1st ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2022
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Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.Kennys Bookstore
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EUR 9,10 spedizioneSpedito in U.S.A.Quantità: 15 disponibili
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Tools for Design, Implementation and Verification of Emerging Information Technologies: 17th Eai International Conference, Tridentcom 2022, Melbourne, Australia, November 23-25, 2022, Proceedings
Yu, Shui (Editor)/ Gu, Bruce (Editor)/ Qu, Youyang (Editor)/ Wang, Xiaodong (Editor)
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Da: Revaluation Books, Exeter, Regno UnitoRevaluation Books
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Paperback. Condizione: Brand New. 179 pages. 9.25x6.10x0.39 inches. In Stock.
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Da: Revaluation Books, Exeter, Regno UnitoRevaluation Books
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EUR 99,09
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Hardcover. Condizione: Brand New. 150 pages. 9.25x6.10x0.59 inches. In Stock.
Lingua: Inglese
Editore: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2021
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Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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EUR 61,55
EUR 48,99 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Condizione: New.
Lingua: Inglese
Editore: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2022
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Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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EUR 61,55
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Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.Kennys Bookstore
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EUR 105,00
EUR 9,10 spedizioneSpedito in U.S.A.Quantità: 15 disponibili
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Lingua: Inglese
Editore: Springer Verlag, Singapore, Singapore, 2022
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- Prima edizione
Da: AussieBookSeller, Truganina, VIC, AustraliaAussieBookSeller
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EUR 92,46
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Paperback. Condizione: new. Paperback. This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. In big data era, an increasingly massive volume of data is gener…ated and transmitted in Internet of Things (IoTs), which poses great threats to privacy protection. Motivated by this, an emerging research topic, machine learning-driven privacy preservation, is fast booming to address various and diverse demands of IoTs. However, there is no existing literature discussion on this topic in a systematically manner.The issues of existing privacy protection methods (differential privacy, clustering, anonymity, etc.) for IoTs, such as low data utility, high communication overload, and unbalanced trade-off, are identified to the necessity of machine learning-driven privacy preservation. Besides, the leading and emerging attacks pose further threats to privacy protection in this scenario. To mitigate the negative impact, machine learning-driven privacy preservation methods for IoTs are discussed in detail on both the advantages and flaws, which is followed by potentially promising research directions.Readers may trace timely contributions on machine learning-driven privacy preservation in IoTs. The advances cover different applications, such as cyber-physical systems, fog computing, and location-based services. This book will be of interest to forthcoming scientists, policymakers, researchers, and postgraduates. This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Editore: Springer, Springer, 2022
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EUR 63,83
EUR 61,07 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book aims to sort out the clear logic of the development of machine learning-driven privacy preservation in IoTs, including the advantages and disadvantages, as well as the future directions in this under-explored domain. In big data era, an…increasingly massive volume of data is generated and transmitted in Internet of Things (IoTs), which poses great threats to privacy protection. Motivated by this, an emerging research topic, machine learning-driven privacy preservation, is fast booming to address various and diverse demands of IoTs. However, there is no existing literature discussion on this topic in a systematically manner.The issues of existing privacy protection methods (differential privacy, clustering, anonymity, etc.) for IoTs, such as low data utility, high communication overload, and unbalanced trade-off, are identified to the necessity of machine learning-driven privacy preservation. Besides, the leading and emerging attacks pose further threats to privacy protection in this scenario. To mitigate the negative impact, machine learning-driven privacy preservation methods for IoTs are discussed in detail on both the advantages and flaws, which is followed by potentially promising research directions.Readers may trace timely contributions on machine learning-driven privacy preservation in IoTs. The advances cover different applications, such as cyber-physical systems, fog computing, and location-based services. This book will be of interest to forthcoming scientists, policymakers, researchers, and postgraduates.
