Hameurlain / Tjoa / Guastella | Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems LXII | Buch | 978-3-662-74361-4 | www.sack.de

Buch, Englisch, 133 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Hameurlain / Tjoa / Guastella

Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems LXII

Special Issue on Advances in Data Centric Artificial Intelligence
Erscheinungsjahr 2027
ISBN: 978-3-662-74361-4
Verlag: Springer

Special Issue on Advances in Data Centric Artificial Intelligence

Buch, Englisch, 133 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-662-74361-4
Verlag: Springer


The LNCS journal Transactions on Large-scale Data and Knowledge-centered Systems focuses on data management systems and knowledge processing, which are core and hot topics in computer science. Over the past decades, the widespread adoption of parallel and distributed architectures, cloud systems, and intelligent infrastructures has led to an evolution of data- and knowledge-management systems from centralized systems to decentralized systems enabling large-scale data applications providing high scalability and elasticity.

This, the 62nd issue of Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems presents five revised and extended papers from the EGC 2025 and EGC 2026 conferences. They cover a broad spectrum of current research in data-centric AI, including large-scale data quality profiling, ecological quality prediction from eDNA metabarcoding, context-aware energy consumption forecasting, and mixture-based generative modeling for 3D object completion.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Novel Class Discovery: an Introduction and Key Concepts.- Data Quality Profiling at Scale with Progressive Sampling: A Benchmark for Data-Centric AI Pipelines.- A Data-Centric AI Framework for Context-Aware Energy Consumption Forecasting.- Enhanced Mixture 3D CGAN for Completion and Generation of 3D Objects.- A Comprehensive Preprocessing and Feature Engineering Pipeline for Ecological Quality Assessment in Marine Environments Using eDNA Metabarcoding and Random Forest: Preprocessing Pipeline for Marine EQ Assessment.



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