Data Science and Big Data Analytics : Proceedings of IDBA 2023 (Data-intensive Research)

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Data Science and Big Data Analytics : Proceedings of IDBA 2023 (Data-intensive Research)

Mishra, Durgesh (EDT)/ Yang, Xin She (EDT)/ Unal, Aynur (EDT)

ウェブストア価格 ¥57,950（本体¥52,682）
Springer Verlag, Singapore（2024/03発売）
外貨定価 US$ 279.99
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製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 388 p.
言語 ENG
商品コード 9789819991785

Full Description

This book features high-quality research papers presented at the Third International Conference on Data Science and Big Data Analytics (IDBA 2023), organized by Sri Aurobindo Institute of Technology, Indore, India, in association with ACM and IEEE Computer Society in hybrid mode during June 16-17, 2023. This book discusses the topics such as data science, artificial intelligence, machine learning, quantum computing, big data and cloud security, computation security, big data security, information security, forecasting, data analytics, mathematics for data science, graph theory and application in data science, data visualization, computer vision, and analytics for social networks.

Analysing the role of social influence in adoption of technology for student assessment in Indian management institutions.- Plastic and Non-Plastic Waste Classification using Machine Learning Techniques.- Prediction of Customer Satisfaction in E- banking Services through Neural Network Approach.- Role of AI and Machine Learning in Mental Healthcare.- Proposed a mechanism to precise diagnostics in X-ray film using Fuzzy Logic Controller.- Human Gender Classification of Males and Females in a Crowd using Deep Learning Techniques.- Analysis on prediction of crop diseases using TensorFlow with Keras and OpenCV technique of deep learning.- Design of convolutional encoder for multivalued logic.- Improving the efficiency of water quality prediction using the Supertml approach in machine learning.- Probabilistic Data Structure using hashing technique for big data security de- duplication in cloud environment.- Malicious account detection using ANN.- Performance Evaluation of LiCi-2Ultra-lightweight Block Cipher.