Deng / Zomaya / Li | Mobile Computing, Applications, and Services | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 145 Seiten

Reihe: Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering

Deng / Zomaya / Li Mobile Computing, Applications, and Services

12th EAI International Conference, MobiCASE 2021, Virtual Event, November 13–14, 2021, Proceedings
1. Auflage 2022
ISBN: 978-3-030-99203-3
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

12th EAI International Conference, MobiCASE 2021, Virtual Event, November 13–14, 2021, Proceedings

E-Book, Englisch, 145 Seiten

Reihe: Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering

ISBN: 978-3-030-99203-3
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

This book constitutes the thoroughly refereed post-conference proceedings of the 12th International Conference on Mobile Computing, Applications, and Services, MobiCASE 2021, held in November 2021. Due to COVID-19 pandemic the conference was held virtually.

The 9 full papers were carefully reviewed and selected from 21 submissions. The papers are organized in two topical tracks: mobile application and deep learning, and mobile application with data analysis.

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Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Deng, Shuiguang
Zomaya, Albert
Li, Ning

Weitere Infos & Material

Mobile Application and Deep Learning.- YOLO-RFB: An improved traffic sign detection model.- Privacy-Preserving Sharing of Mobile Sensor Data.- Service performance analysis of cloud computing server by queuing system.- CLES: A Universal Wrench for Embedded Systems Communication and Coordination.- When Neural Networks Using Different Sensors Create Similar Features.- Mobile Application with Data Analysis.- Improving Togetherness Using Structural Entropy.- Blockchain-based Group Key Agreement.- Attacking community detector: a way to mislead detector via manipulating the graph structure.- ResNet-like CNN Architecture and Saliency Map for Human Activity Recognition.

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