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Big Data Management and Analysis for Cyber Physical Systems (eBook)

Selected Papers of BDET 2022

Loon Ching Tang, Hongzhi Wang (Herausgeber)

eBook Download: PDF
2022 | 1st ed. 2023
X, 202 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-031-17548-0 (ISBN)

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Big Data Management and Analysis for Cyber Physical Systems -
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This book consists of selected and peer-reviewed papers presented at 2022 4th International Conference on Big Data Engineering and Technology (BDET), held during April 22-24, 2022, in Singapore. As IT infrastructure and data management technologies have become critical assets and capabilities for today's enterprises, this book aims to be part of the effort in contributing to their development. In particular, the BDET conference series aims to provide the much needed forum for researchers and practitioners across the world who are actively engaged in advancing research and raising awareness of the many challenges in the diverse field of big data engineering and technology to share their research outcomes and bounce ideas off their international colleagues. Over the last few years, the conference series has brought together the latest developments of novel theory in big data, algorithm and applications, emerging standards for big data, big data infrastructure, MapReduce and cloud computing, big data visualization, big data curation and management, big data semantics, scientific discovery and intelligence, which collectively form parts of the cyber-physical systems of interest. It is hoped that the book will prove useful to students, researchers, and professionals working in the field of big data engineering and applications in cyber-physical systems.

Erscheint lt. Verlag 23.9.2022
Reihe/Serie Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies
Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies
Zusatzinfo X, 202 p. 110 illus., 74 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Technik Bauwesen
Schlagworte BDET • BDET 2022 • Big Data • Big Data Engineering • big data technology • data engineering
ISBN-10 3-031-17548-4 / 3031175484
ISBN-13 978-3-031-17548-0 / 9783031175480
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