Zhang | Web Services ¿ ICWS 2024 | Buch | 978-3-031-77071-5 | sack.de

Buch, Englisch, Band 15428, 139 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 248 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Zhang

Web Services ¿ ICWS 2024

31st International Conference, Held as Part of the Services Conference Federation, SCF 2024, Bangkok, Thailand, November 16-19, 2024, Proceedings
2024
ISBN: 978-3-031-77071-5
Verlag: Springer Nature Switzerland

31st International Conference, Held as Part of the Services Conference Federation, SCF 2024, Bangkok, Thailand, November 16-19, 2024, Proceedings

Buch, Englisch, Band 15428, 139 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 248 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-031-77071-5
Verlag: Springer Nature Switzerland


This book constitutes the proceedings of the 31st International Conference on Web Services – ICWS 2024, held as Part of the Services Conference Federation, SCF 2024, in Bangkok, Thailand, during November 16-19, 2024.

The 9 full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 16 submissions. The papers cover topics in the field of Web engineering innovations to scientific research for the whole services industry. Service delivery platforms have been expanded to mobile platforms, Internet of Things, cloud computing, and edge computing.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


.- An Evolutionary Game Theoretic-Based Approach to Task Offloading in Hybrid Vehicular Cloud-Edge Environment.

.- Securing Child Health Records With RSA-Encrypted NFTs and Smart Contract on the Blockchain.

.- A Novel Redundant Service Caching and Task Offloading Method in Mobile Edge Computing.

.- RBLA: Rank-Based-LoRA-Aggregation for Fine-Tuning Heterogeneous Models in FLaaS.

.- User Preference-Informed and Mobility-Aware Caching in a Cooperative MEC Environment.

.- Personalized Mobility-Aware Caching Strategies in Multi-Access Edge Computing.

.- Workflow Task Offloading Upon MEC: A Novel Mobility-Aware and Clustering-Based Approach.

.- PLNCaE: Advanced Framework for Preprocessed Lightweight Neural Networks in Brain Tumor Classification and Explanation.

.- MSC: A Framework With Advanced Sampling Methods for Skin Cancer Classification.



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