Liên hệ
Tiếng Việt
Tiếng Anh
Thứ hai, 11/05/2026
Intelligent Computing, Smart Communication and Network Technologies: First International Conference, ICICSCNT 2023, Chennai, India, May 17-18, 2023, Proceedings
Cập nhật vào: Thứ sáu - 19/09/2025 03:19
Nhan đề chính: Intelligent Computing, Smart Communication and Network Technologies: First International Conference, ICICSCNT 2023, Chennai, India, May 17-18, 2023, Proceedings
Nhan đề dịch: Máy tính thông minh, truyền thông thông minh và công nghệ mạng: Hội nghị quốc tế đầu tiên, ICICSCNT 2023, Chennai, Ấn Độ, ngày 17-18 tháng 5 năm 2023, Biên bản báo cáo
Tác giả: Paulraj Dassan, Sethukarasi Thirumaaran, Neelakandan Subramani Nhà xuất bản: Springer Cham
Năm xuất bản: 2024
Số trang: XIV, 436 tr
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-75957-4
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn kỷ yếu này được bình duyệt của Hội nghị Quốc tế lần thứ nhất về Máy tính Thông minh, Giao tiếp Thông minh và Công nghệ Mạng (ICICSCNT 2023), được tổ chức tại Chennai, Ấn Độ, trong hai ngày 26–27 tháng 4 năm 2023. Bao gồm 36 bài báo toàn văn, được lựa chọn cẩn thận từ 782 bài nộp.
Mục tiêu chính của ICICSCNT 2023 là trình bày những đổi mới và kết quả nghiên cứu tiên tiến nhất trong lĩnh vực hệ thống thông minh, công nghệ điều khiển hiện đại, và các ứng dụng thực tiễn trong nghiên cứu công nghệ thông tin và truyền thông (ICT).
Các chủ đề đặc biệt được đề cập bao gồm: Hệ thống tự động; Trí tuệ nhân tạo (AI); Công nghệ cảm biến; Triển khai phần cứng và phần mềm; Tính toán mềm (soft computing); Tối ưu hóa; Thiết kế điều khiển thông minh; Tích hợp hệ thống thông minh; Ứng dụng điều khiển; Và các lĩnh vực nghiên cứu liên quan khác
Từ khóa: Tính toán; Truyền thông không dây; Trí tuệ nhân tạo (AI); Mạng không dây.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
- Ứng dụng mạng nơ-ron làm mạng tính toán trong việc tăng cường các biến của quá trình mài mòn trong vật liệu composite polymer
- Thiết kế bộ điều khiển ADRC tuyến tính được giám sát bằng phương pháp metaheuristic cho hệ thống treo từ
- Dự đoán bệnh tim bằng các kỹ thuật học máy
- Phân loại sức khỏe tâm thần sử dụng máy vector hỗ trợ (SVM)
- Ảo hóa đám mây nâng cao dựa trên thuật toán lập lịch chuyển đổi động kết hợp mô hình phân bổ nhiệm vụ theo thời gian tối ưu
- Mô hình phân tích đủ điều kiện vay nhanh và hiệu quả sử dụng LightGBM
- Giấu dữ liệu dựa trên biến đổi wavelet nâng cao cho ứng dụng y tế và quân sự
- Tăng cường hiệu suất và tính năng của mô hình sinh ảnh từ văn bản bằng mạng nơ-ron
- Nhận diện hình ảnh võng mạc tiểu đường bằng AI trên Raspberry Pi
- Phân loại ung thư da Melanoma sử dụng học chuyển giao
- Dự đoán bùng phát dịch bệnh bằng mô hình SIR
- Phát hiện người dùng Facebook giả mạo và thật sử dụng cây tăng cường và học máy có thể giải thích
- Hệ thống giám sát đa năng bằng thị giác máy tính và công cụ Tkinter
- Nhận diện ngôn ngữ ký hiệu theo thời gian thực bằng CNN tùy chỉnh và YOLOv5
- Kỹ thuật điều chỉnh tốc độ hiện đại cho động cơ DC thông qua Arduino
- Thiết kế và phân tích hiệu suất của LoRaWAN dự phòng kênh kép cho hệ thống điều khiển và ngắt an toàn công nghiệp
- Hệ thống khuyến nghị cây trồng dựa trên IoT sử dụng SVM và cây quyết định
- Phân tích thách thức bảo mật kỹ thuật xã hội và các công nghệ mới nổi
- Nhận diện ngôn ngữ ký hiệu liên tục bằng cách sử dụng điểm đặc trưng toàn diện (holistic key points)
- Kỹ thuật phát hiện phần mềm độc hại mới dựa trên học tập tổ hợp lai (Hybrid Ensemble Learning)
- Nhận diện biển số xe và ký tự tổng quát hóa bằng mô hình YOLOv8
- Thiết kế và phát triển ứng dụng nhận dạng văn bản và giọng nói của ngôn ngữ ký hiệu bằng kỹ thuật học sâu – Sign Aloud
- Xử lý các cuộc tấn công mạng độc hại vào Blockchain bằng thuật toán học máy
- Dự đoán tốc độ gió hiệu quả bằng học máy
- “Waverider” – Tàu thông minh tự động thu gom rác, cứu hộ và nuôi trồng thủy sản
- Phát hiện sớm rối loạn phổ tự kỷ (ASD) – Tiếp cận bằng học sâu
- Triển khai quy tắc ABCD tự động để phân loại tổn thương da lành tính và ác tính
- Hành vi và cảm xúc của trí tuệ nhân tạo
- Phát hiện trẻ sơ sinh mắc tật nứt đốt sống (Spina Bifida) trong ảnh siêu âm bằng mạng LRMNet
- Phát hiện và phân loại thủy lôi hải quân: Phân tích so sánh giữa kỹ thuật học sâu và học máy
- Dự đoán giá cổ phiếu Netflix bằng mạng LSTM dựa trên RNN
- Nhận diện sớm bệnh gan bằng hình ảnh siêu âm sử dụng học máy
- Phương pháp kết hợp trong phát hiện và phân loại u não bằng MRI
- Chuẩn đoán dự đoán - Khai thác sức mạnh của CNN để dự báo bệnh thông qua phân tích hình ảnh quét
- Học sinh để tạo ảnh: Trích xuất đặc trưng thị giác có hướng dẫn văn bản cho mô hình tạo chú thích ảnh bằng học hai pha
- Nông nghiệp trong nhà được điều khiển bằng AI: Cách tiếp cận thuật toán cho nông nghiệp bền vững
Nhan đề dịch: Máy tính thông minh, truyền thông thông minh và công nghệ mạng: Hội nghị quốc tế đầu tiên, ICICSCNT 2023, Chennai, Ấn Độ, ngày 17-18 tháng 5 năm 2023, Biên bản báo cáo
Tác giả: Paulraj Dassan, Sethukarasi Thirumaaran, Neelakandan Subramani Nhà xuất bản: Springer Cham
Năm xuất bản: 2024
Số trang: XIV, 436 tr
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-75957-4
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn kỷ yếu này được bình duyệt của Hội nghị Quốc tế lần thứ nhất về Máy tính Thông minh, Giao tiếp Thông minh và Công nghệ Mạng (ICICSCNT 2023), được tổ chức tại Chennai, Ấn Độ, trong hai ngày 26–27 tháng 4 năm 2023. Bao gồm 36 bài báo toàn văn, được lựa chọn cẩn thận từ 782 bài nộp.
Mục tiêu chính của ICICSCNT 2023 là trình bày những đổi mới và kết quả nghiên cứu tiên tiến nhất trong lĩnh vực hệ thống thông minh, công nghệ điều khiển hiện đại, và các ứng dụng thực tiễn trong nghiên cứu công nghệ thông tin và truyền thông (ICT).
Các chủ đề đặc biệt được đề cập bao gồm: Hệ thống tự động; Trí tuệ nhân tạo (AI); Công nghệ cảm biến; Triển khai phần cứng và phần mềm; Tính toán mềm (soft computing); Tối ưu hóa; Thiết kế điều khiển thông minh; Tích hợp hệ thống thông minh; Ứng dụng điều khiển; Và các lĩnh vực nghiên cứu liên quan khác
Từ khóa: Tính toán; Truyền thông không dây; Trí tuệ nhân tạo (AI); Mạng không dây.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
- Ứng dụng mạng nơ-ron làm mạng tính toán trong việc tăng cường các biến của quá trình mài mòn trong vật liệu composite polymer
- Thiết kế bộ điều khiển ADRC tuyến tính được giám sát bằng phương pháp metaheuristic cho hệ thống treo từ
- Dự đoán bệnh tim bằng các kỹ thuật học máy
- Phân loại sức khỏe tâm thần sử dụng máy vector hỗ trợ (SVM)
- Ảo hóa đám mây nâng cao dựa trên thuật toán lập lịch chuyển đổi động kết hợp mô hình phân bổ nhiệm vụ theo thời gian tối ưu
- Mô hình phân tích đủ điều kiện vay nhanh và hiệu quả sử dụng LightGBM
- Giấu dữ liệu dựa trên biến đổi wavelet nâng cao cho ứng dụng y tế và quân sự
- Tăng cường hiệu suất và tính năng của mô hình sinh ảnh từ văn bản bằng mạng nơ-ron
- Nhận diện hình ảnh võng mạc tiểu đường bằng AI trên Raspberry Pi
- Phân loại ung thư da Melanoma sử dụng học chuyển giao
- Dự đoán bùng phát dịch bệnh bằng mô hình SIR
- Phát hiện người dùng Facebook giả mạo và thật sử dụng cây tăng cường và học máy có thể giải thích
- Hệ thống giám sát đa năng bằng thị giác máy tính và công cụ Tkinter
- Nhận diện ngôn ngữ ký hiệu theo thời gian thực bằng CNN tùy chỉnh và YOLOv5
- Kỹ thuật điều chỉnh tốc độ hiện đại cho động cơ DC thông qua Arduino
- Thiết kế và phân tích hiệu suất của LoRaWAN dự phòng kênh kép cho hệ thống điều khiển và ngắt an toàn công nghiệp
- Hệ thống khuyến nghị cây trồng dựa trên IoT sử dụng SVM và cây quyết định
- Phân tích thách thức bảo mật kỹ thuật xã hội và các công nghệ mới nổi
- Nhận diện ngôn ngữ ký hiệu liên tục bằng cách sử dụng điểm đặc trưng toàn diện (holistic key points)
- Kỹ thuật phát hiện phần mềm độc hại mới dựa trên học tập tổ hợp lai (Hybrid Ensemble Learning)
- Nhận diện biển số xe và ký tự tổng quát hóa bằng mô hình YOLOv8
- Thiết kế và phát triển ứng dụng nhận dạng văn bản và giọng nói của ngôn ngữ ký hiệu bằng kỹ thuật học sâu – Sign Aloud
- Xử lý các cuộc tấn công mạng độc hại vào Blockchain bằng thuật toán học máy
- Dự đoán tốc độ gió hiệu quả bằng học máy
- “Waverider” – Tàu thông minh tự động thu gom rác, cứu hộ và nuôi trồng thủy sản
- Phát hiện sớm rối loạn phổ tự kỷ (ASD) – Tiếp cận bằng học sâu
- Triển khai quy tắc ABCD tự động để phân loại tổn thương da lành tính và ác tính
- Hành vi và cảm xúc của trí tuệ nhân tạo
- Phát hiện trẻ sơ sinh mắc tật nứt đốt sống (Spina Bifida) trong ảnh siêu âm bằng mạng LRMNet
- Phát hiện và phân loại thủy lôi hải quân: Phân tích so sánh giữa kỹ thuật học sâu và học máy
- Dự đoán giá cổ phiếu Netflix bằng mạng LSTM dựa trên RNN
- Nhận diện sớm bệnh gan bằng hình ảnh siêu âm sử dụng học máy
- Phương pháp kết hợp trong phát hiện và phân loại u não bằng MRI
- Chuẩn đoán dự đoán - Khai thác sức mạnh của CNN để dự báo bệnh thông qua phân tích hình ảnh quét
- Học sinh để tạo ảnh: Trích xuất đặc trưng thị giác có hướng dẫn văn bản cho mô hình tạo chú thích ảnh bằng học hai pha
- Nông nghiệp trong nhà được điều khiển bằng AI: Cách tiếp cận thuật toán cho nông nghiệp bền vững
