AIxIA 2024 – Advances in Artificial Intelligence
XXIIIrd International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence, AIxIA 2024, Bolzano, Italy, November 25–28, 2024 Proceedings
Sorozatcím: Lecture Notes in Computer Science; 15450;
-
12% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 70.61
-
29 285 Ft (27 890 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 12% (cc. 3 514 Ft off)
- Kedvezményes ár 25 770 Ft (24 543 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
29 285 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Springer Nature Switzerland
- Megjelenés dátuma 2025. január 1.
- Kötetek száma 1 pieces, Book
- ISBN 9783031806063
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem348 oldal
- Méret 235x155 mm
- Nyelv angol
- Illusztrációk XIII, 348 p. 102 illus., 82 illus. in color. Illustrations, black & white 625
Kategóriák
Hosszú leírás:
This book constitutes the refereed proceedings of the XXIIIrd International Conference on AIxIA 2024 – Advances in Artificial Intelligence, AIxIA 2024, held in Bolzano, Italy, during November 25–28, 2024.
The 24 full papers and 1 invited paper included in this volume were carefully reviewed and selected from 41 submissions. The papers cover the following topics: artificial intelligence; journals; Natural Language Processing, Machine Learning, Hybrid AI and Applications of AI.
TöbbTartalomjegyzék:
.- Against the Clock: Lessons Learned by Applying Temporal Planning in
Practice.
.- A Novel Approach for Leveraging Agent-based Experts on Large
Language Models to Enable Data Sharing among Heterogeneous IoT
Devices in Agriculture.
.- An Extensive Empirical Analysis of Macro-Actions for Numeric Planning.
.- Feature selection on contextual embedding pushing the sparseness.
.- Neuro-symbolic Integration for Open Set Recognition in Network
Intrusion Detection.
.- MM-IGLU-IT: Multi-Modal Interactive Grounded Language
Understanding in Italian.
.- IDADA: A Blended Inductive-Deductive Approach for Data Augmentation .
.- HaWANet: Road Scene Understanding with Multi-modal Sensor Data
using Height-Width-driven Attention Network.
.- Hybrid Classification of European Legislation using Sustainable
Development Goals.
.- Supporting Decision-Making for City Management through Automated
Planning and Execution.
.- NutriWell: an Explainable Ontology-Based FoodAI Service for
Nutrition and Health Management.
.- Regular Clocks for Temporal Task Specifications in Reinforcement
Learning.
.- A Real-Time Support with Haptic Feedback for Safer Driving using
Monocular Camera.
.- Relating explanations with the inductive biases of Deep Graph Networks.
.- ntegrating Temporal Planning and Knowledge Representation to
Generate Personalized Touristic Itineraries.
.- ASR Systems Under Acoustic Challenges: A Multilingual Study.
.- Automating Resume Analysis: Knowledge Graphs via Prompt Engineering.
.- Combined Text-Visual Attention Models for Robot Task Learning and
Execution.
.- ICE: An Evaluation Metric to Assess Symbolic Knowledge Quality.
.- Hierarchical Knowledge Extraction from Opaque Machine Learning
Predictors.
.- On Different Symbolic Music Representations for Algorithmic
Composition Approaches based on Neural Sequence Models.
.- DR-Minerva: a Multimodal Language Model based on Minerva for
Diagnostic Information Retrieval .
.- REPAIR platform: Robot-aidEd PersonAlIzed Rehabilitation.
.- Integrating classical planners with GPT-based Planning Policies.
.- Probabilistic Traces in Declarative Process Mining.
Több
