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Ismail / Öchsner / Zulkipli

Tech Horizons

Unveiling Future Technologies

Medium: Buch
ISBN: 978-3-031-63325-6
Verlag: Springer Nature Switzerland
Erscheinungstermin: 25.07.2024
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This book assembles a varied array of chapters, each delving into a distinct aspect of innovation and its practical applications. Readers will explore cutting-edge technologies and applicable techniques that aimed at enhancing academic performance. "Tech Horizon" provides an enthralling exploration of the diverse and transformative vistas within the domain of modern technology.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9783031633256
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-3-031-63325-6
  • Verlag: Springer Nature Switzerland
  • Erscheinungstermin: 25.07.2024
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: 2024
  • Serie: SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
  • Produktform: Kartoniert, Paperback
  • Gewicht: 219 g
  • Seiten: 126
  • Format (B x H x T): 155 x 235 x 8 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

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Autoren/Hrsg.

Herausgeber

The Design and Development of a 2D Platform Narrative Digital Game: What Happened to Aubrey.- A Short Communication on the Application of MATLAB in Material Science.- Factors that Influence Sellers in Selection E-Marketplaces: A Systematic Literature Review.- Tax Data Analytics.- Digital Competence Assessment for Royal Malaysian Air Force Aircraft Maintenance Technicians.- IoT-Based Wearable Device for Position Tracking and Visualization.- Towards an Enterprise Architecture for Healthcare System and Information Technology: State of the Art and Future Trends.- A Regression Analysis for Predicting Student Academic Performance.- Bumiputera Owned Small and Medium Enterprise Family Business Succession Plan: A Review.- Using Data to Enhance Higher Education in the Age of IR 4.0: A Rapid Scoping Review.- Prediction Model of Cardiovascular Diseases Using ANFIS Sugeno.- The Smart Concept to Prosper the Community with the Development of Local Wisdom in The Banjar Institution.- Laser-Based Security Monitoring Alarm Triggered System in Industrial Application using IoT.- Short-Term PV Energy Prediction using Machine Learning Approach.- Insider Threat Prediction Techniques: A Systematic Review Paper.