Liên hệ
Tiếng Việt
Tiếng Anh
Thứ tư, 15/07/2026
Machine Learning for Social Transformation -Proceedings of EAIT 2024
Cập nhật vào: Thứ sáu - 15/08/2025 05:04
Nhan đề chính: Machine Learning for Social Transformation -Proceedings of EAIT 2024
Nhan đề dịch: Học máy cho chuyển đổi xã hội: Biên bản báo cáo EAIT 2024
Tác giả: Jyotsna Kumar Mandal
Nhà xuất bản: Springer Singapore
Năm xuất bản: 2024
Số trang: 489 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-981-97-7532-3
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn sách bao gồm các đóng góp gốc chưa được công bố được trình bày tại Hội nghị quốc tế lần thứ tám về các ứng dụng mới nổi của công nghệ thông tin (EAIT 2024), do Computer Society of India, Kolkata Chapter tổ chức trong thời gian từ ngày 12 đến ngày 13 tháng 1 năm 2024. Chủ đề của hội nghị là “Học máy cho chuyển đổi xã hội”. Cuốn sách đề cập đến các chủ đề như trí tuệ tính toán cho chuyển đổi xã hội, học máy cho tin học chăm sóc sức khỏe và học máy cho nông nghiệp và tính bền vững của môi trường.
Từ khóa: Học máy; Chuyển đổi xã hội; Sức khỏe; Môi trường; Công nghệ.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
* Trí tuệ tính toán cho sự chuyển đổi xã hội
- Tạo chú thích hình ảnh bằng mạng nơ-ron
- Sự phát triển của thuật toán mạng LSTM dựa trên Seq2Seq không giám sát để dự báo bệnh truyền nhiễm
- Nhận dạng từ riêng biệt và trích xuất tính năng bằng cách sử dụng máy học
- Một mô hình giải mã hình ảnh động cơ thời gian thực cho thao tác robot
- Phân đoạn bàng quang trong MRI cho liệu pháp xạ trị liều cao bằng mạng lưới sâu
- Tiền tệ kỹ thuật số của Ngân hàng Trung ương: Ý nghĩa chính sách thông qua Phân tích cực độ và tình cảm
- Khai thác luồng Tweet: Học sâu để phát hiện thảm họa thiên nhiên
- Một kỹ thuật đánh giá thông minh mới trong E-Learning cho các câu hỏi chủ quan
- Phát hiện đối tượng trên không tiên tiến bằng cách sử dụng YOLOv3 nâng cao với Leaky ReLU và Dilated Convolutions
- Từ thực địa đến đám mây: Đổi mới IoT và học máy trong phân loại thông lượng cao
- Chống lừa đảo kỹ thuật số: Khảo sát về phát hiện thông tin sai lệch sớm trên phương tiện truyền thông xã hội
- Mô hình kết hợp dựa trên mạng nơ-ron BERT và Text Graph để chấm điểm câu trả lời ngắn tự động
* Học máy cho tin học chăm sóc sức khỏe
- Phát hiện ung thư nhờ giải trình tự DNA: Một sự chuyển đổi bền vững lấy cảm hứng từ học tập biểu diễn trong Internet chăm sóc sức khỏe
- Dự đoán và phân tích các triệu chứng hiếm gặp bằng cách sử dụng khai thác quy tắc liên kết trong dữ liệu chăm sóc sức khỏe mà không cần tạo cây
- Giải mã bối cảnh phân tử của bệnh nhược cơ (MG): Phân tích thành phần chính (PCA) của bộ dữ liệu biểu hiện gen
- Phát hiện loạn nhịp tim để phục hồi chức năng tim bằng điện tâm đồ
- Một phương pháp học chuyển giao để phân loại cảm xúc của con người bằng cách sử dụng tín hiệu điện não đồ
- Đánh giá hiệu suất của các mô hình dựa trên học sâu để phân loại các mức độ bệnh mất trí nhớ bằng cách sử dụng bộ dữ liệu MRI
- Mở khóa tiềm năng của máy học và học sâu để sàng lọc bệnh trầm cảm ở người cao tuổi
- Xét nghiệm tại chỗ dựa trên IoMT để chẩn đoán PCOS bằng lý thuyết bằng chứng Dempster-Shafer
- Học máy để dự đoán bệnh mất trí nhớ và bệnh Alzheimer
- Phân tích phân loại ung thư vú bằng CNN sâu với tỷ lệ học thích ứng
- Phát hiện bệnh nhân tâm thần phân liệt bằng mô hình học sâu
- Đánh giá so sánh các phương pháp học chuyển giao trong phát hiện viêm phổi
- Dự đoán bệnh tim bằng máy học
* Học máy cho Nông nghiệp và Phát triển bền vững Môi trường
- Ứng dụng mạng nơ-ron để giảm phát thải và tối ưu hóa hiệu suất của hydro với động cơ CI nhiên liệu sinh học
- Mạng lưới phân phối nước sử dụng cảm biến IoT cho khu dân cư từ nước mưa hộ gia đình
- Môi trường bền vững, không giấy tờ sử dụng máy học trong bệnh viện và các ngành y tế
- Học sâu tính năng để phát hiện ô nhiễm nước từ chất thải công nghiệp
- Mô hình hồi quy đa tuyến tính để dự báo thời tiết ở North 24 Parganas, IN
- Nâng cao an toàn nước: Khám phá AI để phát hiện vi khuẩn Escherichia coli trong nước uống
- Ước tính nhu cầu nước dựa trên máy học cho hệ thống tưới tiêu thông minh
- Thực hành phòng thủ tốt nhất chống lại các cuộc tấn công máy chủ web bằng cách sử dụng và đánh giá các công cụ NSM
Nhan đề dịch: Học máy cho chuyển đổi xã hội: Biên bản báo cáo EAIT 2024
Tác giả: Jyotsna Kumar Mandal
Nhà xuất bản: Springer Singapore
Năm xuất bản: 2024
Số trang: 489 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-981-97-7532-3
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn sách bao gồm các đóng góp gốc chưa được công bố được trình bày tại Hội nghị quốc tế lần thứ tám về các ứng dụng mới nổi của công nghệ thông tin (EAIT 2024), do Computer Society of India, Kolkata Chapter tổ chức trong thời gian từ ngày 12 đến ngày 13 tháng 1 năm 2024. Chủ đề của hội nghị là “Học máy cho chuyển đổi xã hội”. Cuốn sách đề cập đến các chủ đề như trí tuệ tính toán cho chuyển đổi xã hội, học máy cho tin học chăm sóc sức khỏe và học máy cho nông nghiệp và tính bền vững của môi trường.
Từ khóa: Học máy; Chuyển đổi xã hội; Sức khỏe; Môi trường; Công nghệ.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
* Trí tuệ tính toán cho sự chuyển đổi xã hội
- Tạo chú thích hình ảnh bằng mạng nơ-ron
- Sự phát triển của thuật toán mạng LSTM dựa trên Seq2Seq không giám sát để dự báo bệnh truyền nhiễm
- Nhận dạng từ riêng biệt và trích xuất tính năng bằng cách sử dụng máy học
- Một mô hình giải mã hình ảnh động cơ thời gian thực cho thao tác robot
- Phân đoạn bàng quang trong MRI cho liệu pháp xạ trị liều cao bằng mạng lưới sâu
- Tiền tệ kỹ thuật số của Ngân hàng Trung ương: Ý nghĩa chính sách thông qua Phân tích cực độ và tình cảm
- Khai thác luồng Tweet: Học sâu để phát hiện thảm họa thiên nhiên
- Một kỹ thuật đánh giá thông minh mới trong E-Learning cho các câu hỏi chủ quan
- Phát hiện đối tượng trên không tiên tiến bằng cách sử dụng YOLOv3 nâng cao với Leaky ReLU và Dilated Convolutions
- Từ thực địa đến đám mây: Đổi mới IoT và học máy trong phân loại thông lượng cao
- Chống lừa đảo kỹ thuật số: Khảo sát về phát hiện thông tin sai lệch sớm trên phương tiện truyền thông xã hội
- Mô hình kết hợp dựa trên mạng nơ-ron BERT và Text Graph để chấm điểm câu trả lời ngắn tự động
* Học máy cho tin học chăm sóc sức khỏe
- Phát hiện ung thư nhờ giải trình tự DNA: Một sự chuyển đổi bền vững lấy cảm hứng từ học tập biểu diễn trong Internet chăm sóc sức khỏe
- Dự đoán và phân tích các triệu chứng hiếm gặp bằng cách sử dụng khai thác quy tắc liên kết trong dữ liệu chăm sóc sức khỏe mà không cần tạo cây
- Giải mã bối cảnh phân tử của bệnh nhược cơ (MG): Phân tích thành phần chính (PCA) của bộ dữ liệu biểu hiện gen
- Phát hiện loạn nhịp tim để phục hồi chức năng tim bằng điện tâm đồ
- Một phương pháp học chuyển giao để phân loại cảm xúc của con người bằng cách sử dụng tín hiệu điện não đồ
- Đánh giá hiệu suất của các mô hình dựa trên học sâu để phân loại các mức độ bệnh mất trí nhớ bằng cách sử dụng bộ dữ liệu MRI
- Mở khóa tiềm năng của máy học và học sâu để sàng lọc bệnh trầm cảm ở người cao tuổi
- Xét nghiệm tại chỗ dựa trên IoMT để chẩn đoán PCOS bằng lý thuyết bằng chứng Dempster-Shafer
- Học máy để dự đoán bệnh mất trí nhớ và bệnh Alzheimer
- Phân tích phân loại ung thư vú bằng CNN sâu với tỷ lệ học thích ứng
- Phát hiện bệnh nhân tâm thần phân liệt bằng mô hình học sâu
- Đánh giá so sánh các phương pháp học chuyển giao trong phát hiện viêm phổi
- Dự đoán bệnh tim bằng máy học
* Học máy cho Nông nghiệp và Phát triển bền vững Môi trường
- Ứng dụng mạng nơ-ron để giảm phát thải và tối ưu hóa hiệu suất của hydro với động cơ CI nhiên liệu sinh học
- Mạng lưới phân phối nước sử dụng cảm biến IoT cho khu dân cư từ nước mưa hộ gia đình
- Môi trường bền vững, không giấy tờ sử dụng máy học trong bệnh viện và các ngành y tế
- Học sâu tính năng để phát hiện ô nhiễm nước từ chất thải công nghiệp
- Mô hình hồi quy đa tuyến tính để dự báo thời tiết ở North 24 Parganas, IN
- Nâng cao an toàn nước: Khám phá AI để phát hiện vi khuẩn Escherichia coli trong nước uống
- Ước tính nhu cầu nước dựa trên máy học cho hệ thống tưới tiêu thông minh
- Thực hành phòng thủ tốt nhất chống lại các cuộc tấn công máy chủ web bằng cách sử dụng và đánh giá các công cụ NSM
