Publication:
Advances in architectures, big data, and machine learning techniques for complex internet of things systems

Файлы
W2923088514.pdf(1.58 MB)
Дата
2019
Авторы
Gil, D.
Mora, H.
Szymanski, J.
Johnsson, M.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
Выпуск журнала
Аннотация
The field of Big Data is rapidly developing with a lot of ongoing research, which will likely continue to expand in the future.A crucial part of this is Knowledge Discovery from Data (KDD), also known as the Knowledge Discovery Process (KDP).This process is a very complex procedure, and for that reason it is essential to divide it into several steps (Figure 1).Some authors use five steps to describe this procedure, whereas others use only four.We use the following four-step description:
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Advances in architectures, big data, and machine learning techniques for complex internet of things systems / Gil, D. [et al.] // Complexity. - 2019. - 2019. - 10.1155/2019/4184708
URI
https://www.doi.org/10.1155/2019/4184708
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85064401600&origin=resultslist
 http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=WOS_CPL&DestLinkType=FullRecord&UT=WOS:000464719600001
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/16908
Коллекции
Публикации