Ciencia de datos e investigación interdisciplinar: Tendencias Recientes y Aplicaciones

Título original:

Data Science and Interdisciplinary Research: Recent Trends and Applications

Contenido del libro:

Ciencia de datos e investigación interdisciplinar: Tendencias y aplicaciones recientes es un atractivo volumen editado que ofrece una exploración exhaustiva de los últimos avances en ciencia de datos e investigación interdisciplinar. A través de una colección de 10 perspicaces capítulos, este libro muestra diversos modelos de aprendizaje automático, comunicaciones, procesamiento de señales y análisis de datos, ilustrando su relevancia en diversos campos.

Temas clave:

-Predicción avanzada de precipitaciones: Presenta un modelo de aprendizaje automático diseñado para abordar la difícil tarea de predecir las precipitaciones en múltiples países, mostrando su potencial para mejorar la predicción meteorológica.

-Agrupación eficiente de datos en la nube: Explica un novedoso enfoque computacional para agrupar datos en nube a gran escala, abordando la escalabilidad de la computación en nube y el análisis de datos.

-Comunicación segura en el vehículo: Explora el tema crítico de la comunicación segura en las redes de vehículos, haciendo hincapié en la autenticación de mensajes y la integridad de los datos.

-Riego inteligente 4.0 0: Detalla un modelo de decisión diseñado para el riego inteligente, integrando el análisis de fiabilidad de datos de sensores agrícolas para optimizar el uso del agua en la agricultura de precisión.

-Monitorización inteligente de la electricidad: Destaca la monitorización inteligente de la electricidad basada en el aprendizaje automático y los sistemas de detección de fallos, que contribuyen al desarrollo de ciudades inteligentes.

-Entornos de aprendizaje mejorados: Investiga la eficacia del aprendizaje móvil en la enseñanza superior, arrojando luz sobre el papel de la tecnología en la configuración de los entornos de aprendizaje modernos.

-Estudio socioeconómico de la costa: Presenta un estudio de caso sobre las condiciones socioeconómicas de las comunidades pesqueras costeras, ofreciendo una visión de los medios de subsistencia y los retos a los que se enfrentan.

-Eliminación del ruido de las señales: Muestra técnicas de filtrado para eliminar el ruido de las señales de ECG, mejorando la precisión del análisis y el diagnóstico de datos médicos.

-Aprendizaje profundo en investigación biomédica: Explora las técnicas de aprendizaje profundo para la investigación biomédica, en particular en el ámbito de la identificación de genes utilizando datos de secuenciación de próxima generación (NGS).

-Diagnóstico médico mediante aprendizaje automático: Concluye con un capítulo sobre la detección del cáncer de mama mediante conceptos de aprendizaje automático, lo que demuestra el potencial de los diagnósticos basados en IA.