Data Management, Analytics and Innovation : Proceedings of ICDMAI 2021, Volume 1 (Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies)

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Data Management, Analytics and Innovation : Proceedings of ICDMAI 2021, Volume 1 (Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies)

Sharma, Neha (EDT)/ Chakrabarti, Amlan (EDT)/ Balas, Valentina Emilia (EDT)

ウェブストア価格 ¥52,093（本体¥47,358）
Springer Verlag, Singapore（2021/08発売）
外貨定価 US$ 249.99
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 460 p.
言語 ENG
商品コード 9789811629334
DDC分類 005.74

Full Description

This book presents the latest findings in the areas of data management and smart computing, machine learning, big data management, artificial intelligence, and data analytics, along with advances in network technologies. The book is a collection of peer-reviewed research papers presented at Fifth International Conference on Data Management, Analytics and Innovation (ICDMAI 2021), held during January 15-17, 2021, in a virtual mode. It addresses state-of-the-art topics and discusses challenges and solutions for future development. Gathering original, unpublished contributions by scientists from around the globe, the book is mainly intended for a professional audience of researchers and practitioners in academia and industry.

Verification, Validation and Evaluation of Medicinal Prescription System.- Creation of Knowledge Graph for Client complaint Management System.- Automation of Bid Proposal Preparation through AI Smart Assistant.- A Review on Application of Machine Learning and Deep Learning Algorithms in Head and Neck Cancer Prediction and Prognosis.- Multi-Index Validation Mechanisms for the Land Cover Classification of Multispectral Images: A Case-Study of Kabini Reservoir.- Optimizing the reliability of a bank with Logistic Regression and Particle Swarm Optimization.- Performance Evaluation of Classification Models for HIV/AIDS Dataset.- Impact of clustering algorithms in catastrophe management: a task-technology appropriate perspective.- Real-Time Soybean Crop Insect Classification using Customized Deep Learning Models.- Writer-independent Offline Signature Verification using Deep Siamese Neural Network.