Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: 5th Joint International Conference on AI, Big Data and Blockchain (ABB 2024)

Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by
Kitos knygos pagal šią temą:
Kitos knygos pagal šią temą:

DRM apribojimai

  • Kopijuoti:

    neleidžiama

  • Spausdinti:

    neleidžiama

  • El. knygos naudojimas:

    Skaitmeninių teisių valdymas (DRM)
    Leidykla pateikė šią knygą šifruota forma, o tai reiškia, kad norint ją atrakinti ir perskaityti reikia įdiegti nemokamą programinę įrangą. Norint skaityti šią el. knygą, turite susikurti Adobe ID . Daugiau informacijos  čia. El. knygą galima atsisiųsti į 6 įrenginius (vienas vartotojas su tuo pačiu Adobe ID).

    Reikalinga programinė įranga
    Norint skaityti šią el. knygą mobiliajame įrenginyje (telefone ar planšetiniame kompiuteryje), turite įdiegti šią nemokamą programėlę: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Norint skaityti šią el. knygą asmeniniame arba „Mac“ kompiuteryje, Jums reikalinga  Adobe Digital Editions “ (tai nemokama programa, specialiai sukurta el. knygoms. Tai nėra tas pats, kas „Adobe Reader“, kurią tikriausiai jau turite savo kompiuteryje.)

    Negalite skaityti šios el. knygos naudodami „Amazon Kindle“.

This book is the 5th Joint International Conference on AI, Big Data and Blockchain (ABB 2024), 19–21 Aug 2024, Vienna, Austria. This book constitutes refereed articles which present research work on timely research themes such as novel AI methods and models, deep learning techniques, data analytics and hidden patterns, security, privacy and trust, blockchain data management, and fraud detection and prevention, among others. The intended readership of the book includes researchers, developers, and practitioners in the areas of AI, big data, blockchain techniques, technologies, and their applications.

Privacy Preserving Energy Optimisation in Home Automation Systems.- Self Sovereign Identity Management System Using Verifiable Credentials to Enhance Privacy and Security Through Zero Knowledge Proofs.- Investigation into Data Protection Strategies in Complex Digital Health.- Interpretable SHAP Driven Machine Learning for Accurate Fault Detection in Software Engineering.- Audio Driven Video Filtering Using Machine Learning.