Deep Learning and Edge Computing Solutions for High Performance Computing (Eai/springer Innovations in Communication and Computing) / Suresh, A. (EDT)/ Paiva, Sara (EDT)

ホーム
> 洋書
> ドイツ書
> Mathematics, Sciences & Technology
> Technology
> electronics, electrical engineering, telecommunications

Deep Learning and Edge Computing Solutions for High Performance Computing (Eai/springer Innovations in Communication and Computing)

個数：

ポイントキャンペーン

Deep Learning and Edge Computing Solutions for High Performance Computing (Eai/springer Innovations in Communication and Computing)

Suresh, A. (EDT)/ Paiva, Sara (EDT)

ウェブストア価格 ¥38,773（本体¥35,249）
Springer Nature Switzerland AG（2021/01発売）
外貨定価 US$ 179.99
読書週間ポイント2倍キャンペーン対象商品（～11/9）
ポイント 704pt

提携先の海外書籍取次会社に在庫がございます。通常3週間で発送いたします。
【重要ご説明事項】
1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合が若干ございます。
2. 複数冊ご注文の場合は、ご注文数量が揃ってからまとめて発送いたします。
3. 美品のご指定は承りかねます。

●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて

【入荷遅延について】
世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。

◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。

◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。

製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 279 p.
言語 ENG
商品コード 9783030602642

Full Description

This book provides an insight into ways of inculcating the need for applying mobile edge data analytics in bioinformatics and medicine. The book is a comprehensive reference that provides an overview of the current state of medical treatments and systems and offers emerging solutions for a more personalized approach to the healthcare field. Topics include deep learning methods for applications in object detection and identification, object tracking, human action recognition, and cross-modal and multimodal data analysis. High performance computing systems for applications in healthcare are also discussed. The contributors also include information on microarray data analysis, sequence analysis, genomics based analytics, disease network analysis, and techniques for big data Analytics and health information technology.

Introduction.- Deep learning methods for applications.- High performance Computing systems for applications in Healthcare.- Hyperspectral data analysis and intelligent systems.- Microarray data analysis.- Sequence analysis.- Genomics based analytics.- Disease network analysis.- Techniques for big data Analytics and health information technology.- Deep Learning and Cross-Media Methods for Big Data Representation.- Mobile edge computing for Large-scale multimodal data acquisition techniques.- Personal Big data driven approaches to collect and analyze large volumes of information from emerging technologies.- Mobile edge computing techniques for healthcare applications.- Swarm intelligence big data computing for healthcare applications.- Conclusion.