Green Internet of Things and Machine Learning

...

21 274 ₽

Товар в наличии
Ещё от "ЛитРес":
  Узнать о снижении стоимости
Отправим письмо при снижении стоимости.

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.38
  • Рейтинг покупателей 4.87
  • Рейтинг экспертов 4.33
  • Качество материалов 4.86
  • Надежность 4.33
  • Простота в использовании 4.63
  • Ремонтопригодность 4.11
  • Эффективность выполнения своих функций 4.18
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.38
  • Безопасность для пользователя4.73
  • Внешний вид 4.13
  • Удобство в уходе и чистке 4.61
  • Экологическая безопасность 4.36
  • Гарантия на товар 4.66
  • Соответствие стандартам качества 4.33
  • Инновационные технологии 4.69
  • Хит продаж 4.38
  • Скорость морального устаревания 4.81
  • Энергоэффективность 4.13
  • Универсальность использования 4.80
  • Наличие дополнительных функций 4.66
  • Соотношение цена-качество 4.36
  • Практичность и удобство хранения 4.83
  • Стабильность работы в различных условиях 4.67
  • Возможность персонализации 4.00
  • Ликвидность 4.13
  • Индекс рекомендаций 4.66
2182 покупателей и эксперты портала 1ya.ru рекомендуют к покупке товар «Green Internet of Things and Machine Learning» или его аналог из списка ниже.
Health Economics and Financing Encapsulates different case studies where green-IOT and machine learning can be used for making significant progress towards improvising the quality of life and sustainable environment. The Internet of Things (IoT) is an evolving idea which is responsible for connecting billions of devices that acquire, perceive, and communicate data from their surroundings. Because this transmission of data uses significant energy, improving energy efficiency in IOT devices is a significant topic for research. The green internet of things (G-IoT) makes it possible for IoT devices to use less energy since intelligent processing and analysis are fundamental to constructing smart IOT applications with large data sets. Machine learning (ML) algorithms that can predict sustainable energy consumption can be used to prepare guidelines to make IoT device implementation easier. Green Internet of Things and Machine Learning lays the foundation of in-depth analysis of principles of Green-Internet of Things (G-IoT) using machine learning. It outlines various green ICT technologies, explores the potential towards diverse real-time areas, as well as highlighting various challenges and obstacles towards the implementation of G-IoT in the real world. Also, this book provides insights on how the machine learning and green IOT will impact various applications: It covers the Green-IOT and ML-based smart computing, ML techniques for reducing energy consumption in IOT devices, case studies of G-IOT and ML in the agricultural field, smart farming, smart transportation, banking industry and healthcare. [b]Audience The book will be helpful for research scholars and researchers in the fields of computer science and engineering, information technology, electronics and electrical engineering. Industry experts, particularly in R&D divisions, can use this book as their problem-solving guide.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников или размещена продавцом. Цена указана на дату: 09.05.2025 г. На текущий момент стоимость может отличаться. Предложение не является публичной офертой.
Green Internet of Things and Machine Learning продается в интернет-магазине ЛитРес
Эксперт: Ростислав Т., специалист по потребительским товарам
Дата рецензии: 5 июля 2025 года
Рекомендация к покупке положительная

Кредитный калькулятор

Планируете купить "Green Internet of Things and Machine Learning" в кредит? Расширенный кредитный калькулятор поможет онлайн рассчитать ежемесячный платеж, начисленные проценты и сумму переплаты по потребительскому кредиту.

Отзывы о товаре

Спасибо Ваш отзыв будет опубликован после проверки модераторами.
Добавить отзыв

Доставка покупки

    • В электронном виде;
    • Читать онлайн;
    • Скачать на компьютер или мобильные устройства.

Оплата заказа

    • Банковской картой;
    • электронными деньгами Яндекс-Деньги; WebMoney, Qiwi Кошелек, PayPal;
    • Наличными через терминалы;
    • Банковским переводом.
  • Наименование: ООО «ЛитРес»
  • ИНН: 7719571260

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории