Nhan đề chính: Optimization, Learning Algorithms and Applications

Nhan đề dịch: Tối ưu hóa, thuật toán học và ứng dụng

Tác giả: Ana I. Pereira, Florbela P. Fernandes, João P. Coelho

Nhà xuất bản: Springer Cham

Năm xuất bản: 2024

Số trang: 358 tr.

Ngôn ngữ: Tiếng Anh

ISBN: 978-3-031-77426-3

SpringerLink

  Lời giới thiệu: Bộ hai tập CCIS 2280 và CCIS 2281 này, cấu thành biên bản báo cáo của Hội nghị quốc tế lần thứ 4 về tối ưu hóa, thuật toán học và ứng dụng, OL2A 2024, được tổ chức tại Tenerife, Tây Ban Nha, vào tháng 7 năm 2024. 41 bài báo được trình bày ở đây đã được xem xét cẩn thận và chọn lọc từ 105 bài nộp. Các bài báo được sắp xếp thành hai tập theo các phần chủ đề sau:

+ Phần I: Thuật toán học trong giáo dục kỹ thuật; Học máy; Học sâu; Tối ưu hóa trong bối cảnh SDG.

+ Phần II: Tối ưu hóa trong thiết kế hệ thống điều khiển; Tối ưu hóa.

  Từ khóa: Tối ưu hóa; Trí tuệ nhân tạo; Học máy; Học sâu;

Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:

Thuật toán học trong giáo dục kỹ thuật:

- Khung XAI cho việc phát hiện ngã trong hệ thống AAL

- Một thuật toán phân cụm để cải thiện hiệu suất của tìm kiếm cục bộ cho hệ thống chia sẻ xe đạp công cộng

- Nhận dạng biểu cảm khuôn mặt trong mô phỏng thực tế ảo

- Thực tế tăng cường trong đào tạo công nghiệp: Phân tích so sánh các phương pháp giảng dạy

- So sánh giữa thuật toán phân cụ đơn và đa mục tiêu: Nghiên cứu trường hợp MathE

Học máy:

- Thuật toán học để phân loại và chẩn đoán ung thư vú

- Phân cụm mờ c-Means như một công cụ hỗ trợ quyết định để chẩn đoán bệnh gan dựa trên phân tích dữ liệu

- Tối ưu hóa các mô hình học máy ứng dụng vào định vị robot trong cuộc thi RobotAtFactory 4.0

- Ứng dụng hệ thống mờ loại P vào nghiên cứu động lực học quần thể: Một nghiên cứu trường hợp

- Cải thiện phân vùng mạch K-Way: Phương pháp học tăng cường sâu

Học sâu:

- Tối ưu hóa phân loại bệnh ô liu thông qua kỹ thuật học máy lai và học sâu

- Một phương pháp tiếp cận dựa trên mạng nơ-ron để xác định nếp nhăn và đề xuất các sản phẩm mỹ phẩm

- Phân đoạn polyp đại tràng: Tác động của việc kết hợp các tập dữ liệu khác nhau lên hiệu suất của mô hình học sâu

- Phân tích so sánh mạng nơ-ron MATLAB và Python để dự đoán bệnh tiểu đường

- Phát hiện quần thể rệp son trên cây xương rồng lê: Một phương pháp học sâu

- Nâng cao hiệu suất của robot bốn chân thông qua tối ưu hóa dáng đi

Tối ưu hóa trong bối cảnh SDG:

- Đánh giá các chỉ số hiệu suất hậu cần ở các nước Nam Âu tối ưu hóa việc ra quyết định

- Dự đoán các mẫu giao dịch tại cửa hàng bán lẻ: So sánh các mô hình ARIMA và học máy

- Tối ưu hóa tuyến đường cho giao hàng chặng cuối trong đô thị: Hiệu suất của xe tải so với máy bay không người lái

- Tăng tốc tìm kiếm dòng cho hàm mục tiêu tổng hợp với phần bên trong tuyến tính

- Vấn đề về thông tin đại dịch: Mô hình số

- Một cách tiếp cận đa mục tiêu để giải quyết các vấn đề lập lịch phân phối công việc