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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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Title: Skalierbar Anomalien erkennen für Smart City Infrastrukturen
Authors: Djellel Eddine Difallah
Philippe Cudré-Mauroux
Sean A. McKenna
Daniel Fasel
Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden
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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