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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

14. Skalierbar Anomalien erkennen für Smart City Infrastrukturen

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

Erschienen in: Big Data

Verlag: 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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Fußnoten
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Metadaten
Titel
Skalierbar Anomalien erkennen für Smart City Infrastrukturen
verfasst von
Djellel Eddine Difallah
Philippe Cudré-Mauroux
Sean A. McKenna
Daniel Fasel
Copyright-Jahr
2016
Buch
Big Data

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

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

Copyright-Jahr: 2016

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

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