Machine Intelligence for Research and Innovations

Cập nhật vào: Thứ tư - 17/09/2025 05:02

Nhan đề chính: Machine Intelligence for Research and Innovations
Nhan đề dịch: Trí tuệ máy cho nghiên cứu và đổi mới
Biên bản báo cáo MAiTRI 2023, Tập 2
Tác giả: Om Prakash Verma, Lipo Wang, Rajesh Kumar, Anupam Yadav
Nhà xuất bản: Springer Singapore
Năm xuất bản: 2024
Số trang: XVII, 343 tr
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-981-99-8135-9
SpringerLink
Lời giới thiệu: Tài liệu này là tập hợp các bài báo nghiên cứu chất lượng cao đã được phản biện, được trình bày tại Hội nghị Quốc tế lần thứ nhất về Trí tuệ Máy tính phục vụ Nghiên cứu và Đổi mới (MAiTRI 2023), diễn ra tại Viện Công nghệ Quốc gia Dr B R Ambedkar Jalandhar, Punjab, Ấn Độ từ ngày 1 đến 3 tháng 9 năm 2023. Tài liệu này tập trung vào những tiến bộ gần đây trong lý thuyết và hiện thực hóa trí tuệ máy (MI) và các công cụ của nó cùng với các ứng dụng đang phát triển như học máy, học sâu, học máy lượng tử, thị giác máy tính thời gian thực, nhận dạng mẫu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mô hình thống kê, xe tự hành, giao diện con người, trí thông minh tính toán và robot.
Từ khóa: Tính toán; Trí tuệ nhân tạo; Học máy lượng tử
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
-Hệ thống quản lý năng lượng cho EV với nhiều nguồn năng lượng
- Nghiên cứu so sánh các thuật toán tối ưu hóa lấy cảm hứng từ thiên nhiên lai/nâng cao cho mô hình quang điện mặt trời
- Một nghiên cứu về Kerberos và chương trình xác thực web dựa trên mật khẩu đồ họa
- Phân cụm không giám sát các điều kiện mặt đường nhựa sử dụng thuật toán C-Means mờ với phân tích thành phần chính hỗ trợ giảm chiều
- Dự đoán nguy cơ mắc bệnh tim ở độ tuổi sớm bằng các kỹ thuật tăng cường
- Tiếp cận các kỹ thuật học máy cho hệ thống phát hiện xâm nhập web dựa trên sự bất thường: Sử dụng bộ dữ liệu CICIDS2017
- Thiết kế và phát triển cảm biến dựa trên than củi để phân tích đất nâng cao trong nông nghiệp chính xác
- Xe chữa cháy bọt tiên tiến hỗ trợ IoT
- Thách thức và giải pháp với các mô hình nhẹ để phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường
- Nâng cao bộ lọc cộng tác lai nhận thức ngữ cảnh bằng cách sử dụng phương pháp phân cụm DBSCAN
- Phương pháp tiếp cận kết hợp học máy để chẩn đoán bệnh Parkinson bằng điện não đồ: Phân tích so sánh
- Ước tính độ rọi ngang toàn cầu bằng thuật toán Bi-LSTM
- Các trung tâm và thẩm quyền trong phân tích mạng xã hội sử dụng thuật toán HITS kết hợp với điểm số tình cảm
- Phát hiện làn đường theo thời gian thực cho xe tự lái bằng công nghệ thị giác máy tính
- Tiết lộ triển vọng và thách thức trên toàn thế giới trong việc triển khai công nghệ tin học viễn thông trong xe điện
- Ứng dụng của hệ thống điều khiển vòng kín logic mờ loại 2 dựa trên thuật toán Dragonfly để điều chỉnh huyết áp động mạch trung bình
- Phát hiện suy tim bằng cách sử dụng máy học
- Dự đoán năng suất cây trồng ở Ấn Độ bằng mô hình học máy
- Cải thiện việc theo dõi máy biến áp bằng cách sử dụng Backbones NF-ResNet và ResNeXT
- Phương pháp tiếp cận học máy cho đặc tính nhiệt và cải thiện truyền nhiệt của chất lỏng nano - Một đánh giá
- Tình hình hiện tại và sự phát triển của truyền thông 6G
- Công nghệ trí tuệ nhân tạo hỗ trợ 6G
- Kiểm tra và phát triển một bộ theo dõi nhiều đối tượng dựa trên các kỹ thuật học sâu
- Thiết kế và mô hình hóa cánh tuabin gió trục ngang nhỏ cho đặc tính tốc độ gió thấp
- Nâng cao bảo mật Edge bằng thuật toán cân bằng tải động cho mạng điện toán đám mây 5G
- Khám phá công nghệ cảm biến và mức độ tự động hóa trong xe tự hành
- Nghiên cứu và kích thích tác động của hệ thống mạng vật lý trong thế giới hiện đại
- Cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe: Từ chăm sóc bệnh nhân đến chẩn đoán bệnh
- Mô hình Bayesian để dự báo thời tiết: Sử dụng dữ liệu cảm biến từ xa để cải thiện độ chính xác của dự báo

Machine Intelligence for Research and Innovations

Những tin mới hơn

Những tin cũ hơn