Nhan đề chính: Extended Selected Papers of the 14th International Conference on Information, Intelligence, Systems, and Applications

Nhan đề dịch: Các bài báo được chọn mở rộng của Hội nghị quốc tế lần thứ 14 về thông tin, trí tuệ, hệ thống và ứng dụng

Tác giả: Nikolaos Bourbakis, George A. Tsihrintzis, Maria Virvou, Lakhmi C. Jain

Nhà xuất bản: Springer Cham

Năm xuất bản: 2024

Số trang: 442 tr.

Ngôn ngữ: Tiếng Anh 

ISBN: 978-3-031-67426-6

SpringerLink

Lời giới thiệu: Cuốn sách này bao gồm các phiên bản mở rộng của các công trình nghiên cứu được chọn đã được trình bày tại Hội nghị quốc tế lần thứ 14 về thông tin, trí tuệ, hệ thống và ứng dụng (IISA2023), Volos, Hy Lạp, từ ngày 10-12/7/2024 (https://www.easyacademia.org/iisa2023) cùng với các bài báo có liên quan bổ sung của các tác giả được mời. Thông tin có sẵn rộng rãi và dễ tiếp cận nhưng thường dẫn đến tình trạng quá tải và phơi bày thông tin quá mức và nỗ lực mã hóa, lưu trữ, ẩn, bảo mật, truyền tải và truy xuất thông tin có thể là quá mức. Trí thông minh, lấy cảm hứng từ các mô hình sinh học và các mô hình khác, là cần thiết để quản lý thông tin và trích xuất kiến ​​thức từ thông tin. Các hệ thống thông tin và đa phương tiện, với mức độ thông minh ngày càng tăng, đang được phát triển kết hợp những tiến bộ này. Kết quả là, các công nghệ, giao thức và ứng dụng mới đang nổi lên. Đổi lại, các ứng dụng mới dẫn đến việc thu thập thông tin mới và vòng tròn "Thông tin à Trí tuệ à Hệ thống à Ứng dụng" được lặp lại ở các cấp độ cao hơn bao giờ hết. Các tác phẩm này bao gồm nhiều chủ đề khác nhau, từ lý thuyết mới lạ đến phương pháp luận tiên tiến cũng như ứng dụng mới lạ trong năng lượng, nông nghiệp, y học, pháp y, chăm sóc sức khỏe, giáo dục, du lịch, kiểm tra, giao thông và kỹ thuật phần mềm.

Hướng đến các học giả, nhà nghiên cứu, chuyên gia và sinh viên chuyên ngành khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo, tác phẩm này cũng dành cho những cá nhân đến từ các ngành khác quan tâm đến sự phát triển tiên tiến của thông tin, trí tuệ, hệ thống và ứng dụng.

Danh sách tài liệu tham khảo mở rộng ở cuối mỗi chương hướng dẫn người đọc tìm hiểu sâu hơn về các lĩnh vực ứng dụng mà họ quan tâm.

Từ khóa: Tính toán; Thông tin; Trí thông minh; Hệ thống; Ứng dụng; Năng lượng; Dữ liệu lớn.

Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:

Phần đầu

Giới thiệu về những tiến bộ trong thông tin, trí tuệ, hệ thống và ứng dụng

* Những điểm mới trong lý thuyết và phương pháp tiên tiến

Một cuộc khảo sát đa chiều về việc học từ dữ liệu mất cân bằng

Hệ thống chuyên gia để ra quyết định khi đối mặt với dữ liệu không chính xác, không nhất quán và không đầy đủ – Ứng dụng bảo mật Metaverse sử dụng DLP

Học máy và sự quên lãng của con người

* Ứng dụng mới lạ

Đánh giá tình huống sử dụng phân tích giá trị cực đại trên dữ liệu trạm sạc: Trường hợp DEI Blue ở Hy Lạp

Phân tích phổ khả năng giải thích của chuỗi thời tiết trong dự báo tải trọng ngắn hạn

Học máy và hình ảnh nhiệt trong nông nghiệp chính xác

Các tác nhân học tăng cường trong nông nghiệp chính xác

Học máy cảm ứng để phân loại tổn thương vú từ dữ liệu MRI-B không cân bằng

Phân cụm mờ SMOTE và Phân loại mờ để dự đoán bệnh ẩn

Số hóa Kỹ thuật Pháp y: Tổng quan, Triển vọng và Thách thức Mới

Hỗ trợ quá trình bảo trì các thiết bị chăm sóc sức khỏe phổ biến

Tích hợp OpenAI Chat-GPT vào Khoa Giáo dục của trường Đại học: Các loại sử dụng chính và Kết quả đánh giá sơ bộ

TravelTheLake: Thúc đẩy phát triển hồ bền vững bằng cách sử dụng thực tế tăng cường

Few-Shot 1/ Phản hồi về dị thường: Cơ hội khai thác tầm nhìn thiệt hại và tính năng nhúng mất cân bằng

Dự đoán tình trạng tắc nghẽn giao thông: Một phương pháp tiếp cận học máy

Phát hiện lỗi phần mềm bằng cách sử dụng máy học trên dữ liệu từ các chương trình nguồn mở