Mobile Computing, Applications, and Services : 12th EAI International Conference, MobiCASE 2021, Virtual Event, November 13-14, 2021, Proceedings (Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Enginee / Deng, Shuiguang (EDT)/ Zomaya, Albert (EDT)/ Li, Ning (EDT)

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Mobile Computing, Applications, and Services : 12th EAI International Conference, MobiCASE 2021, Virtual Event, November 13-14, 2021, Proceedings (Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Enginee

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Mobile Computing, Applications, and Services : 12th EAI International Conference, MobiCASE 2021, Virtual Event, November 13-14, 2021, Proceedings (Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Enginee

Deng, Shuiguang (EDT)/ Zomaya, Albert (EDT)/ Li, Ning (EDT)

ウェブストア価格 ¥14,190（本体¥12,900）
Springer Nature Switzerland AG（2022/03発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 145 p.
商品コード 9783030992026

Full Description

This book constitutes the thoroughly refereed post-conference proceedings of the 12th International Conference on Mobile Computing, Applications, and Services, MobiCASE 2021, held in November 2021. Due to COVID-19 pandemic the conference was held virtually. The 9 full papers were carefully reviewed and selected from 21 submissions. The papers are organized in two topical tracks: mobile application and deep learning, and mobile application with data analysis.

Mobile Application and Deep Learning.- YOLO-RFB: An improved traffic sign detection model.- Privacy-Preserving Sharing of Mobile Sensor Data.- Service performance analysis of cloud computing server by queuing system.- CLES: A Universal Wrench for Embedded Systems Communication and Coordination.- When Neural Networks Using Different Sensors Create Similar Features.- Mobile Application with Data Analysis.- Improving Togetherness Using Structural Entropy.- Blockchain-based Group Key Agreement.- Attacking community detector: a way to mislead detector via manipulating the graph structure.- ResNet-like CNN Architecture and Saliency Map for Human Activity Recognition.