Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Big Scientific Data Management: First International Conference, BigSDM 2018, Beijing, China, November 30 - December 1, 2018, Revised Selected Papers

Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by
  • Formatas: PDF+DRM
  • Serija: Lecture Notes in Computer Science 11473
  • Išleidimo metai: 06-Aug-2019
  • Leidėjas: Springer Nature Switzerland AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783030280611
Kitos knygos pagal šią temą:
Big Scientific Data Management: First International Conference, BigSDM 2018, Beijing, China, November 30 - December 1, 2018, Revised Selected PapersDidesnis paveikslėlis
  • Formatas: PDF+DRM
  • Serija: Lecture Notes in Computer Science 11473
  • Išleidimo metai: 06-Aug-2019
  • Leidėjas: Springer Nature Switzerland AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783030280611
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 constitutes the refereed proceedings of the First International Conference on Big Scientific Data Management, BigSDM 2018, held in Beijing, Greece, in November/December 2018.





The 24 full papers presented together with 7 short papers were carefully reviewed and selected from 86 submissions. The topics involved application cases in the big scientific data management, paradigms for enhancing scientific discovery through big data, data management challenges posed by big scientific data, machine learning methods to facilitate scientific discovery, science platforms and storage systems for large scale scientific applications, data cleansing and quality assurance of science data, and data policies.

Application cases in the big scientific data management.- Paradigms for enhancing scientific discovery through big data.- Data management challenges posed by big scientific data.- Machine learning methods to facilitate scientific discovery.- Science platforms and storage systems for large scale scientific applications.- Data cleansing and quality assurance of science data.- Data policies.

Daugiau apie elektronines knygas Daugiau apie elektronines knygas
Pastovi nuoroda: https://www.kriso.lt/db/97830302806112e.html
Raktažodžiai: