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RADAR

Remote Sensing Data Analysis with Artificial Intelligence

"How do metaverse technologies change how we communicate with each other? This book explores how existing metaverse technologies affect our communication, both verbal and non-verbal, as well as the ramifications of these effects. It questions what differentiates the metaverse from earlier connected virtual worlds like World of Warcraft or Second Life, and features extracts from interviews with the users and developers of current metaverses, such as Roblox, Minecraft, and Gather.town. It also investigates the impact of the pandemic in changing and accelerating how we communicate in virtual spaces"-- Provided by publisher.

The Embodied Future of Online Communication

Conversing in the Metaverse

Techniques and Applications

Deep Learning for Intrusion Detection

Dieses Handbuch setzt dort an, wo die meisten Einführungstexte zur angewandten Statistik aufhören: Anerkannte Expertinnen und Experten führen in fortgeschrittene Methoden, Modelle und Konzepte der angewandten Statistik ein und geben Hinweise zur tiefergehenden Lektüre. Schwerpunkte sind dabei zum einen flexible Methoden und Modellklassen für Regressionsprobleme, die unterschiedliche Aspekte adressieren, welche im klassischen linearen Modell nicht adäquat abgebildet bzw. berücksichtigt werden können. Zu nennen sind hier beispielhaft die Verteilungsregression, generalisierte additive Modelle, Überlebenszeitanalysen und maschinelle Lernverfahren. Zum anderen werden zahlreiche Methoden der modernen statistischen Inferenz behandelt, wie etwa Bayesianische Ansätze, Bootstrap- und Permutationstests, kausale Inferenz oder Tests bei hochdimensionalen Daten. Abgerundet wird das Buch durch übergreifende Kapitel zu fehlenden Daten und reproduzierbarer bzw. replizierbarer Forschung. Die einzelnen Beiträge sind dabei unabhängig von den anderen Kapiteln lesbar. Das Handbuch wendet sich zum einen an Anwenderinnen und Anwender aus der Praxis sowie Promovierende und PostDocs mit soliden Grundkenntnissen der Statistik, die sich anhand kompakter Darstellungen von jeweils etwa 30 Seiten über weiterführende Themen der angewandten Statistik informieren möchten. Zum anderen ist das Buch geeignet für Studierende aus höheren Semestern in Studiengängen, in denen die adäquate und tiefergehende Analyse empirischer Daten von zentraler Bedeutung ist.Die HerausgeberJan Gertheiss ist Professor für Statistik und Data Science an der Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im anwendungsorientierten und -motivierten statistischen Lernen.Matthias Schmid ist Professor für Medizinische Biometrie, Informatik und Epidemiologie an der Medizinischen Fakultät der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich der Regressionsmodellierung, der Analyse von Überlebenszeiten und des statistischen Lernens.Martin Spindler ist Professor für Statistik an der Universität Hamburg. Seine Forschungsschwerpunkte liegen sowohl in&nbsp;der Theorie als auch der Anwendung non maschinellem Lernen, Deep Learning und Causal Machine Learning.

Handbuch fortgeschrittener Modelle, Methoden und Konzepte

Moderne Verfahren der Angewandten Statistik

There is an increasing prevalence of large and complex datasets within the social sciences, and notably criminology in recent years. This data explosion has led to the development of specialized techniques for extracting information from such data. This book presents an introduction to "Big Data Science" for criminology and the social sciences, taking a case study-based approach to explaining the concepts. The theory is introduced as needed to answer scientific questions based on real data problems in the application areas. Some R and Python code is included to give support with implementation of the methods.

From Case Studies to Theory

Big Data Science for Criminology and the Social Sciences

Advances in Learning Analytics for Intelligent Cloud-IoT Systems

Intrusion Detection Paradigm for Cloud-IoT Environments

Advanced Intelligence Methods for Data Science and Optimization covers the latest research trends and applications of AI topics such as deep learning, reinforcement learning, evolutionary algorithms, Bayesian optimization, and swarm intelligence. The book is a comprehensive guide that provides readers with theoretical concepts and case studies for applying advanced intelligence methods to real-world problems. Authored by a team of renowned experts in the field, the book offers a holistic approach to understanding and applying intelligence methods across various domains. It explores the fundamental concepts of data science and optimization, providing a strong foundation for readers to build upon, and will be a welcomed resource for AI researchers, data scientists, engineers, and developers on key topics such as evolutionary optimization techniques, reinforcement learning, Natural Language Processing, Bayesian optimization, advanced analytics for large-scale data, fuzzy logic, quantum computing, graph theory, convex optimization, differential evolution, and more.

Advanced Intelligence Methods for Data Science and Optimization

Uncertainty, Computational Techniques, and Decision Intelligence

Quantum Theory, Decision Making and Social Dynamics

This book illustrates statistics with the R programming language, an emerging tool in data science. Filled with techniques for data science and analytics programming, the book is written for students and professionals. It is focused on learning outcomes and problem solving.

Demystifying Probability and Statistics for Data Scientists with R

Applications in R and Python

Essentials of Big Data Analytics

Hard Power, Soft Belief, and the Future of the West

The Technological Republic

The Linux Memory Manager

Data Governance: How to Design, Deploy, and Sustain an Effective Data Governance Program, Third Edition, is for any student, executive, manager, or data professional who needs to understand and implement a data governance program, to ensure consistent, accurate and reliable data across their organization. The problem of managing data continues to grow with issues surrounding the cost of storage, exponential growth, as well as administrative, management, and security concerns - the solution to being able to scale all of these issues up is data governance which provides better services to users and saves money. This book offers an overview of why data governance is needed, how to design, initiate, and execute a program and how to keep the program sustainable. John Ladley guides readers though the detailed process of developing a Data Governance program, including an introduction to the concepts and principles of Data Governance, Data literacy concepts, business case, strategy, systems architecture and design, the importance of team engagement, implementation, and change management. The Third Edition includes all-new coverage embracing new data capabilities such as ethics and AI integration, as well as key regulatory changes. Data governance is now inevitable, and no longer an option. John Ladley examines the impact of society on data and the relevance for organizations to simply "do better." The Third Edition updates coverage on data governance tools to achieve delivery of necessary capabilities. This valuable resource provides foundational understanding to advanced students in Data Management and related courses, as well as comprehensive guidance for beginning professionals, managers or analysts looking to improve their processes. With the provided framework and case studies, all students and professionals in the data governance field will gain key insights into launching successful and money-saving data governance programs.

How to Design, Deploy, and Sustain an Effective Data Governance Program

Data Governance

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