Scienza dei dati e ricerca interdisciplinare: Tendenze e applicazioni recenti

Titolo originale:

Data Science and Interdisciplinary Research: Recent Trends and Applications

Contenuto del libro:

Scienza dei dati e ricerca interdisciplinare: Recent Trends and Applications è un avvincente volume curato che offre un'esplorazione completa degli ultimi progressi nella scienza dei dati e nella ricerca interdisciplinare. Attraverso una raccolta di 10 capitoli interessanti, questo libro presenta diversi modelli di apprendimento automatico, comunicazione, elaborazione dei segnali e analisi dei dati, illustrando la loro importanza in vari campi.

Temi chiave:

-Previsione avanzata delle precipitazioni: Presenta un modello di apprendimento automatico progettato per affrontare il difficile compito di prevedere le precipitazioni in diversi Paesi, mostrando il suo potenziale per migliorare le previsioni meteorologiche.

-Clustering efficiente di dati cloud: Spiega un nuovo approccio computazionale per il clustering di dati cloud su larga scala, affrontando la scalabilità del cloud computing e dell'analisi dei dati.

-Comunicazione sicura a bordo del veicolo: Esplora l'argomento critico della comunicazione sicura nelle reti di veicoli, sottolineando l'autenticazione dei messaggi e l'integrità dei dati.

-Irrigazione intelligente 4. 0: illustra un modello decisionale progettato per l'irrigazione intelligente, integrando l'analisi dell'affidabilità dei dati dei sensori agricoli per ottimizzare l'uso dell'acqua nell'agricoltura di precisione.

-Monitoraggio intelligente dell'elettricità: Evidenzia i sistemi di monitoraggio intelligente dell'elettricità e di rilevamento dei guasti basati sull'apprendimento automatico, contribuendo allo sviluppo di città intelligenti.

-Ambienti di apprendimento migliorati: Indaga sull'efficacia dell'apprendimento mobile nell'istruzione superiore, facendo luce sul ruolo della tecnologia nel plasmare i moderni ambienti di apprendimento.

-Studio sulla socioeconomia costiera: Presenta un caso di studio sulle condizioni socio-economiche delle comunità di pescatori costieri, offrendo approfondimenti sui mezzi di sussistenza e sulle sfide che devono affrontare.

-Rimozione del rumore del segnale: Mostra le tecniche di filtraggio per rimuovere il rumore dai segnali ECG, migliorando l'accuratezza dell'analisi e della diagnosi medica.

-Apprendimento profondo nella ricerca biomedica: Esplora le tecniche di deep learning per la ricerca biomedica, in particolare nel campo dell'identificazione dei geni utilizzando i dati di Next Generation Sequencing (NGS).

-Diagnosi medica attraverso l'apprendimento automatico: Si conclude con un capitolo sulla diagnosi del cancro al seno utilizzando concetti di apprendimento automatico, dimostrando il potenziale della diagnostica guidata dall'intelligenza artificiale.