دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1 نویسندگان: Chhabi Rani Panigrahi (editor), Victor Hugo C. de Albuquerque (editor), Akash Kumar Bhoi (editor), Hareesha K.S. (editor) سری: ISBN (شابک) : 1032104074, 9781032104072 ناشر: CRC Press سال نشر: 2024 تعداد صفحات: 0 زبان: English فرمت فایل : RAR (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 16 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Big Data and Edge Intelligence for Enhanced Cyber Defense: Principles and Research (Edge AI in Future Computing) به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب داده های بزرگ و هوش لبه برای دفاع سایبری پیشرفته: اصول و تحقیقات (هوش مصنوعی لبه در محاسبات آینده) نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
Cover Half Title Series Page Title Page Copyright Page Contents Preface About the Editors Chapter 1: Challenges, Existing Strategies, and New Barriers in IoT Vulnerability Assessment for Sustainable Computing Chapter 2: AI- and IoT-Based Intrusion Detection System for Cybersecurity Chapter 3: Advancing Digital Forensic Intelligence: Leveraging EdgeAI Techniques for Real-Time Threat Detection and Privacy Protection Chapter 4: Artificial Intelligence and Blockchain over Edge for Sustainable Smart Cities Chapter 5: Enhancing Intrusion Detection in IoT-Based Vulnerable Environments Using Federated Learning Chapter 6: Effective Intrusion Detection in High-Class Imbalance Networks Using Consolidated Tree Construction Chapter 7: Internet of Things Intrusion Detection System: A Systematic Study of Artificial Intelligence, Deep Learning, and Machine Learning Approaches Index