• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Ljudböcker
  • Pocketböcker
  • Spel och pussel

5% studentrabatt – använd koden KURSBOK27 →

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Samhälle och politik
    2. Samhälle och kultur
    3. Kultur och medier
    4. Referensverk och tvärvetenskap

    Web and Big Data

    8th International Joint Conference, APWeb-WAIM 2024, Jinhua, China, August 30 – September 1, 2024, Proceedings, Part IV

    AvWenjie Zhang,Anthony Tung

    Häftad, Engelska, 2024

    Del 14964 i serien Lecture Notes in Computer Science

    826 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    The five-volume set LNCS 14961, 14962, 14963, 14964 and 14965 constitutes the refereed conference proceedings of the 8th International Joint Conference on Web and Big Data, APWeb-WAIM 2024, held in Jinhua, China, during August 30–September 1, 2024.The 171 full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from 558 submissions.The papers are organized in the following topical sections:Volume I: Natural language processing, Generative AI and LLM, Computer Vision and Recommender System.Volume II: Recommender System, Knowledge Graph and Spatial and Temporal Data.Volume III: Spatial and Temporal Data, Graph Neural Network, Graph Mining and Database System and Query Optimization.Volume IV: Database System and Query Optimization, Federated and Privacy-Preserving Learning, Network, Blockchain and Edge computing, Anomaly Detection and SecurityVolume V: Anomaly Detection and Security, Information Retrieval, Machine Learning, Demonstration Paper and Industry Paper.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2024-08-28
    • Mått:155 x 235 x 29 mm
    • Vikt:797 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Serie:Lecture Notes in Computer Science
    • Antal sidor:512
    • Förlag:Springer Verlag, Singapore
    • ISBN:9789819772407

    Utforska kategorier

    • Referensverk och tvärvetenskap inom Samhälle och politik
    • Databaser inom Data och IT
    • Tillämpad datateknik inom Data och IT

    Innehållsförteckning

    • .- Database System and Query Optimization..- SAM: A Spatial-aware Learned Index for Disk-Based Multi-dimensional Search..- BIVXDB: A Bottom Information Invert Index to Speed up the Query Performance of LSM-tree..- Dual-contrastive multi-view clustering under the guidance of global similarity and pseudo-label..- A Powerful Local Search Method for Minimum Steiner Tree Problem..- Federated and Privacy-Preserving Learning..- FedOCD: A One-Shot Federated Framework for Heterogeneous Cross-Domain Recommendation..- Efficient Updateable Private Set Intersection on Outsourced Datasets..- Client Evaluation and Revision in Federated Learning: Towards Defending Free-Riders and Promoting Fairness..- A Secure Dynamic Incentive Scheme for Federated Learning..- A Data Synthesis Approach Based on Local Differential Privacy..- Byzantine-Robust Aggregation for Federated Learning with Reinforcement Learning..- Differential Privacy with Data Removal for Online Happiness Assessment..- EPCQ: Efficient Privacy-preserving Contact Query Processing over Trajectory Data in Cloud..- Parallel Secure Inference for Multiple Models based on CKKS..- PrivRBFN: Building Privacy-Preserving Radial Basis Function Networks Based on Federated Learning..- Robust Federated Learning with Realistic Corruption..- Network, Blockchain and Edge computing..- BTQoS: A Tenant Relationship-Aware QoS Framework for Multi-Tenant Distributed Storage System..- ACMDS: An Anonymous Collaborative Medical Data Sharing Scheme Based on Blockchain..- MTEC: A Multi-tier Blockchain Storage Framework using Erasure Coding for IoT Application..- Maintaining Data Freshness in Multi-channel Multi-hop Wireless Networks..- Proof of Run: A Fair and Sustainable Blockchain Consensus Protocol based on Game Theory in DApps..- KTSketch: Finding k-persistent t-spread Flows in High-speed Networks..- A Multi-agent Service Migration Algorithm for Mobile Edge Computing with Diversified Services..- Dynamic Computation Scheduling for Hybrid Energy Mobile Edge Computing Networks..- Anomaly Detection and Security..- Malicious Attack Detection Method for Recommendation Systems Based on Meta-pseudo Labels and Dynamic Features..- Detecting Camouflaged Social Bots through Multi-level Aggregation and Information Encoding..- Deep Sarcasm Detection with Sememe and Syntax Knowledge..- Enhancing Few-Shot Multi-Modal Fake News Detection through Adaptive Fusion..- AGAE: Unsupervised Anomaly Detection for Encrypted Malicious Traffic..- ColBetect: A Contrastive Learning Framework Featuring Dual Negative Samples for Anomaly Behavior Detection..- Magnitude-Contrastive Network for Unsupervised Graph Anomaly Detection..- Substructure-Guided Graph-level Anomaly with Attention-Aware Aggregation.