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2016 | OriginalPaper | Chapter

14. Skalierbar Anomalien erkennen für Smart City Infrastrukturen

Authors : Djellel Eddine Difallah, Philippe Cudré-Mauroux, Sean A. McKenna, Daniel Fasel

Published in: Big Data

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

In diesem Kapitel wird ein Informationssystem beschrieben, welches Anomalien in großen Netzwerken erkennen kann. Ein solches Netzwerk ist beispielsweise das Wasserversorgungsnetz einer Stadt. Anhand eines Prototyps wird aufgezeigt, wie potenzielle Anomalien dynamisch und in Echtzeit entdeckt werden können.

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Metadata
Title
Skalierbar Anomalien erkennen für Smart City Infrastrukturen
Authors
Djellel Eddine Difallah
Philippe Cudré-Mauroux
Sean A. McKenna
Daniel Fasel
Copyright Year
2016
Book
Big Data

Print ISBN: 978-3-658-11588-3

Electronic ISBN: 978-3-658-11589-0

Copyright Year: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-11589-0_14

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