Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Computational Data and Social Networks: 9th International Conference, CSoNet 2020, Dallas, TX, USA, December 11-13, 2020, Proceedings

Edited by , Edited by , Edited by
  • Formatas: PDF+DRM
  • Serija: Lecture Notes in Computer Science 12575
  • Išleidimo metai: 03-Jan-2021
  • Leidėjas: Springer Nature Switzerland AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783030660468
  • Formatas: PDF+DRM
  • Serija: Lecture Notes in Computer Science 12575
  • Išleidimo metai: 03-Jan-2021
  • Leidėjas: Springer Nature Switzerland AG
  • Kalba: eng
  • ISBN-13: 9783030660468

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 9th International Conference on Computational Data and Social Networks, CSoNet 2020, held in Dallas, TX, USA, in December 2020.





The 20 full papers were carefully reviewed and selected from 83 submissions. Additionally the book includes 22 special track papers and 3 extended abstracts. The selected papers are devoted to topics such as Combinatorial Optimization and Learning; Computational Methods for Social Good Applications; NLP and Affective Computing; Privacy and Security; Blockchain; Fact-Checking, Fake News and Malware Detection in Online Social Networks; and Information Spread in Social and Data Networks.

Combinatorial Optimization and Learning.- Computational Methods for Social Good Applications.- NLP and Affective Computing.- Privacy and Security.- Blockchain.- Fact-Checking, Fake News and Malware Detection in Online Social Networks.- Information Spread in Social and Data Networks.