Produktbild: Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing
- 12%

Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing 19th EAI International Conference, CollaborateCom 2023, Corfu Island, Greece, October 4-6, 2023, Proceedings, Part II

12% sparen

95,99 € UVP 109,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

23.02.2024

Herausgeber

Honghao Gao + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

536

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/3 cm

Gewicht

827 g

Auflage

2024

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-54527-6

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

23.02.2024

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

536

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/3 cm

Gewicht

827 g

Auflage

2024

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-54527-6

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen

Informationen zu Bewertungen

Zur Abgabe einer Bewertung ist eine Anmeldung im Konto notwendig. Die Authentizität der Bewertungen wird von uns nicht überprüft. Wir behalten uns vor, Bewertungstexte, die unseren Richtlinien widersprechen, entsprechend zu kürzen oder zu löschen.

Die Bewertungen sind nach Format, Anzahl Sterne und Datum sortiert.

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kund*innen durch Ihre Meinung

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen filtern

  • Produktbild: Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing
  • Deep Learning and Application.- Task Offloading in UAV-to-Cell MEC Networks: Cell Clustering and Path Planning.LAMB: Label-induced Mixed-level Blending for Multimodal Multi-label Emotion Detection.- MSAM: Deep Semantic Interaction Network for Visual Question Answering.- Defeating the non-stationary opponent using deep reinforcement learning and opponent modeling.- Multi-agent Deep Reinforcement Learning-based Approach to Mobility-aware Caching.- D-AE: A Discriminant Encode-Decode Nets For Data Generation.- ECCRG: A Emotion- and Content-controllable Response Generation Model.- Origin-Destination Convolution Recurrent Network: A Novel OD Matrix Prediction Framework.- MD-TransUNet: TransUNet with Multi-Attention and Dilated Convolution for Brain Stroke Lesion Segmentation.-  Graph Computing.- DGFormer: An Effective Dynamic Graph Transformer based Anomaly Detection Model for IoT Time Series.- STAPointGNN: Spatial-Temporal Attention Graph Neural Network for Gesture Recognition Using Millimeter-Wave Radar.- NPGraph: An Efficient Graph Computing Model in NUMA-Based Persistent Memory Systems.- tHR-Net: A Hybrid Reasoning Framework for Temporal Knowledge Graph.- Improving Code Representation Learning via Multi-view Contrastive Graph Pooling for Abstract Syntax Tree.-  Security and Privacy Protection.- Protect applications and data in use in IoT environment using collaborative computing.- Robustness-enhanced assertion generation method based on code mutation and attack defense.- Secure Traffic Data Sharing in UAV-Assisted VANETs.- A Lightweight PUF-Based Group Authentication Scheme for Privacy-Preserving Metering Data Collection in Smart Grid.- A Semi-Supervised Learning Method for Malware Traffic Classification with Raw Bitmaps.- Secure and Private Approximated Coded Distributed Computing Using Elliptic Curve Cryptography.- A Novel Semi-supervised IoT Time Series Anomaly Detection Model using Graph Structure Learning.- Structural Adversarial Attack for Code Representation Models.- An Efficient Authentication and Key Agreement Scheme for CAV Internal Applications.-  Processing and Recognition.- SimBPG: A comprehensive similarity evaluation metric for business process graphs.- Probabilistic Inference Based Incremental Graph Index for Similarity Search on Social Networks.- Cloud-Edge-Device Collaborative Image Retrieval and Recognition for Mobile Web.- Contrastive Learning-based Finger-Vein Recognition with Automatic Adversarial Augmentation.- Multi-Dimensional Sequential Contrastive Learning for QoS Prediction.