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This book is dedicated to exploring and explaining time series event detection in databases. The focus is on events, which are pervasive in time series applications where significant changes in behavior are observed at specific points or time intervals. Event detection is a basic function in surveillance and monitoring systems and has been extensively explored over the years, but this book provides a unified overview of the major types of time series events with which researchers should be familiar: anomalies, change points, and motifs. The book starts with basic concepts of time series and presents a general taxonomy for event detection. This taxonomy includes (i) granularity of events (punctual, contextual, and collective), (ii) general strategies (regression, classification, clustering, model-based), (iii) methods (theory-driven, data-driven), (iv) machine learning processing (supervised, semi-supervised, unsupervised), and (v) data management (ETL process). This taxonomy is weaved throughout chapters dedicated to the specific event types: anomaly detection, change-point, and motif discovery. The book discusses state-of-the-art metric evaluations for event detection methods and also provides a dedicated chapter on online event detection, including the challenges and general approaches (static versus dynamic), including incremental and adaptive learning. This book will be of interested to graduate or undergraduate students of different fields with a basic introduction to data science or data analytics.In addition, this book:&nbsp;<ul><li>Develops a taxonomy covering granularity of events, general strategies, methods, machine learning processing, and data management</li><li>Provides a unified overview of the major types of time series events: anomalies, change points, and motifs</li><li>Discusses state-of-the-art metric evaluations for event detection methods as well as online event detection</li></ul>

Event Detection in Time Series

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SQL Server 2025 Query Performance Tuning

This book presents an in-depth exploration of multimodal learning toward recommendation, along with a comprehensive survey of the most important research topics and state-of-the-art methods in this area.First, it presents a semantic-guided feature distillation method which employs a teacher-student framework to robustly extract effective recommendation-oriented features from generic multimodal features. Next, it introduces a novel multimodal attentive metric learning method to model user diverse preferences for various items. Then it proposes a disentangled multimodal representation learning recommendation model, which can capture users’ fine-grained attention to different modalities on each factor in user preference modeling. Furthermore, a meta-learning-based multimodal fusion framework is developed to model the various relationships among multimodal information. Building on the success of disentangled representation learning, it further proposes an attribute-driven disentangled representation learning method, which uses attributes to guide the disentanglement process in order to improve the interpretability and controllability of conventional recommendation methods. Finally, the book concludes with future research directions in multimodal learning toward recommendation.The book is suitable for graduate students and researchers who are interested in multimodal learning and recommender systems. The multimodal learning methods presented are also applicable to other retrieval or sorting related research areas, like image retrieval, moment localization, and visual question answering.

Multimodal Learning toward Recommendation

This book systematically examines scalability and effectiveness challenges related to the application of graph convolutional networks (GCNs) in recommender systems. By effectively modeling graph structures, GCNs excel in capturing high-order relationships between users and items, enabling the creation of enriched and expressive representations.The book focuses on two overarching problem categories: the first area deals with problems specific to GCN-based recommendation models, including over-smoothing, noisy neighboring nodes, and interpretability limitations. The second one encompasses broader challenges in recommendation systems that GCN-based methods are particularly well-suited to address as the attribute missing problem or feature misalignment. Through rigorous exploration of these challenges, this book presents innovative GCN-based solutions to push the boundaries of recommender system design. To this end, techniques such as interest-aware message-passing strategy, cluster-based collaborative filtering, semantic aspects extraction, attribute-aware attention mechanisms, and light graph transformer are presented.Each chapter combines theoretical insights with practical implementations and experimental validation, offering a comprehensive resource for researchers, advanced professionals, and graduate students alike.

Advancing Recommender Systems with Graph Convolutional Networks

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<ul><li>Praxisorientierte Einführung für Data Engineers, Data Scientists, Data Analysts, Studierende, angehende Datenexperten und Entscheidungsträger</li>
<li>Von der Datenspeicherung und -verarbeitung über Data Science bis hin zur Datenvisualisierung mit Power BI</li>
<li>Zahlreiche Visualisierungen und ein durchgängiges Beispielprojekt erleichtern das Verständnis</li></ul>
 

Microsoft Fabric Schritt für Schritt
Mit diesem Buch erhalten Sie eine praxisorientierte Einführung in die einzelnen Komponenten der All-in-One-Datenplattform Microsoft Fabric. Es eignet sich sowohl für Einsteiger als auch für Expertinnen und Experten im Datenbereich. Ein grundlegendes Verständnis von Daten sowie erste Erfahrungen mit Python und SQL sind an einigen Stellen von Vorteil.

Praktische Einführung anhand eines durchgehenden Beispielprojekts
Anhand eines fiktiven Beispiels wird ein komplettes End-to-End-Datenprojekt in Microsoft Fabric umgesetzt, wobei alle relevanten Schritte - von der Datenanbindung über Datentransformationen bis hin zum finalen Dashboard - detailliert erläutert werden. Sie haben die Möglichkeit, alle Schritte selbst umzusetzen und das komplette Beispielprojekt praktisch nachzuvollziehen.

Mit anschaulichen Visualisierungen
Alle Komponenten von Microsoft Fabric werden anhand einer Reise durch eine fiktive Datenfabrik veranschaulicht und mit zahlreichen Illustrationen visualisiert. Auf diese Weise werden sowohl grundlegende Konzepte als auch Best Practices für die Umsetzung von Datenprojekten mit Microsoft Fabric leicht verständlich erläutert.

Aus dem Inhalt
<ul><li>Grundlegende Einführung in die wichtigsten Komponenten</li>
<li>Arbeitsbereich einrichten</li>
<li>Datenexploration (CSV, Excel, XML, JSON)</li>
<li>Datenspeicherung mit OneLake</li>
<li>Lakehouse und Warehouse für eine Medaillon-Architektur</li>
<li>Data Engineering und Orchestrierung</li>
<li>Machine-Learning-Modell für Data Science erstellen</li>
<li>Datenanalyse mit SQL</li>
<li>Datenvisualisierung mit Power BI</li>
<li>Überwachungshub und Warnungen</li></ul>


Zum Download:
Alle notwendigen Dateien für das Beispielprojekt

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Der praktische Einstieg in die All-In-One-Datenplattform für Data Science & Co

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Unlock the future of programming on the Ethereum blockchain with Solidity smart contracts Explore and learn smart contract development on the Ethereum blockchain with Beginning Solidity: Learn to Program Smart Contracts with Solidity by Alexandros Dolgov. This book is a guide to taking your first steps and becoming comfortable with Solidity programming, providing accessible learning material for existing and aspiring programmers who wish to build decentralised applications on the Ethereum platform. This book provides insights into the creation, compilation and deployment of smart contracts and decentralised applications. Beginning Solidity demystifies the complexities of the Ethereum blockchain and the Solidity language. From understanding the origins and use of money to basic blockchain concepts such as accounts, transactions, block explorers, wallets and consensus mechanisms, to applications like understanding and creating fungible (ERC-20) and Non-fungible tokens (NFTs) or developing a decentralized auction platform, Alexandros Dolgov covers it all. Through practical examples and real-world scenarios, this book equips you with the knowledge to design, develop, and deploy smart contracts and decentralized apps, positioning you at the forefront of the blockchain revolution. You'll also: <ul> <li>Learn Solidity programming through the Foundry framework making Solidity programming incredibly accessible for those with or without prior coding experience</li> <li>Become comfortable with the development of Ethereum smart contracts and the deployment of decentralized applications across various sectors</li> <li>Stay up to date in the rapidly evolving field of blockchain technology with cutting-edge practices and adaptable learning strategies</li> </ul> For both practicing and aspiring programmers and developers eager to explore the possibilities of the Ethereum blockchain and Solidity programming, Beginning Solidity is an essential read. Embark on an exciting journey to become proficient in creating blockchain-based applications that can transform the digital world. Grab your copy today and take the first step towards mastering the future of decentralized technology.

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