Muutke küpsiste eelistusi

E-raamat: Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems XXVIII: Special Issue on Database- and Expert-Systems Applications

Edited by , Edited by , Edited by , Edited by
  • Formaat: PDF+DRM
  • Sari: Lecture Notes in Computer Science 9940
  • Ilmumisaeg: 09-Sep-2016
  • Kirjastus: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K
  • Keel: eng
  • ISBN-13: 9783662534557
  • Formaat - PDF+DRM
  • Hind: 55,56 €*
  • * hind on lõplik, st. muud allahindlused enam ei rakendu
  • Lisa ostukorvi
  • Lisa soovinimekirja
  • See e-raamat on mõeldud ainult isiklikuks kasutamiseks. E-raamatuid ei saa tagastada.
  • Formaat: PDF+DRM
  • Sari: Lecture Notes in Computer Science 9940
  • Ilmumisaeg: 09-Sep-2016
  • Kirjastus: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K
  • Keel: eng
  • ISBN-13: 9783662534557

DRM piirangud

  • Kopeerimine (copy/paste):

    ei ole lubatud

  • Printimine:

    ei ole lubatud

  • Kasutamine:

    Digitaalõiguste kaitse (DRM)
    Kirjastus on väljastanud selle e-raamatu krüpteeritud kujul, mis tähendab, et selle lugemiseks peate installeerima spetsiaalse tarkvara. Samuti peate looma endale  Adobe ID Rohkem infot siin. E-raamatut saab lugeda 1 kasutaja ning alla laadida kuni 6'de seadmesse (kõik autoriseeritud sama Adobe ID-ga).

    Vajalik tarkvara
    Mobiilsetes seadmetes (telefon või tahvelarvuti) lugemiseks peate installeerima selle tasuta rakenduse: PocketBook Reader (iOS / Android)

    PC või Mac seadmes lugemiseks peate installima Adobe Digital Editionsi (Seeon tasuta rakendus spetsiaalselt e-raamatute lugemiseks. Seda ei tohi segamini ajada Adober Reader'iga, mis tõenäoliselt on juba teie arvutisse installeeritud )

    Seda e-raamatut ei saa lugeda Amazon Kindle's. 

This, the 28th issue of Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems, contains extended and revised versions of six papers presented at the 26th International Conference on Database- and Expert-Systems Applications, DEXA 2015, held in Valencia, Spain, in September 2015. Topics covered include efficient graph processing, machine learning on big data, multistore big data integration, ontology matching, and the optimization of histograms for the Semantic Web.

Accelerating Set Similarity Joins Using GPUs.- Divide-and-Conquer Parallelism for Learning Mixture Models.- Multistore Big Data Integration with CloudMdsQL.- Ontology Matching with Knowledge Rules.- Regularized Cost-Model Oblivious Database Tuning with Reinforcement Learning.- Workload-Aware Self-tuning Histograms for the Semantic Web.

Accelerating Set Similarity Joins Using GPUs.- Divide-and-Conquer Parallelism for Learning Mixture Models.- Multistore Big Data Integration with CloudMdsQL.- Ontology Matching with Knowledge Rules.- Regularized Cost-Model Oblivious Database Tuning with Reinforcement Learning.- Workload-Aware Self-tuning Histograms for the Semantic Web.