Intelligence Science V
6th IFIP TC 12 International Conference, ICIS 2024, Nanjing, China, October 25–28, 2024, Proceedings
Sorozatcím: IFIP Advances in Information and Communication Technology; 720;
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 106.99
-
44 374 Ft (42 261 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) 20% (cc. 8 875 Ft off)
- Kedvezményes ár 35 499 Ft (33 809 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
44 374 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:
- Kiadás sorszáma 2025
- Kiadó Springer Nature Switzerland
- Megjelenés dátuma 2024. szeptember 29.
- Kötetek száma 1 pieces, Book
- ISBN 9783031712524
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem362 oldal
- Méret 235x155 mm
- Nyelv angol
- Illusztrációk XXIII, 362 p. 133 illus., 102 illus. in color. Illustrations, black & white 599
Kategóriák
Hosszú leírás:
This book constitutes the refereed proceedings of the 6th IFIP TC 12 International Conference on Intelligence Science, ICIS 2024, held in Nanjing, China, in October 25-28, 2024.
The 23 full papers and 2 short papers presented here were carefully reviewed and selected from 32 submissions. These papers have been categorized into the following sections: Machine Learning; Causal Reasoning; Large Language Model; Intelligent Robot; Perceptual Intelligence; AI for Science; Medical Artificial Intelligence.
TöbbTartalomjegyzék:
.-Machine Learning.
.- Difference-Enhanced Learning of the Deep Semantic Segmentation Networks for First Break Picking.
.- A Framework of Reinforcement Learning for Truncated L ́evy Flight Exploratory.
.- Detection of depression in EEG Signals Based on Convolutional transformer and adaptive transfer learning.
.- Twin Bounded Least Squares Support Vector Regression.
.-MLEE: Event Extraction as Multi-Label Classification Task at Token Level.
.- Research on Improvement of Sweeping Learning Chain Algorithm Based on Factor Space Theory.
.- End-to-End Control of a Quadrotor Using Gaussian Ensemble Model-Based Reinforcement Learning.
.- Causal Reasoning.
.- Research on the Causal Forest Algorithm based on Factor Space Theory.
.- Superpositioner – A Non-logical Computation Model.
.- Research on Factor Support Vector Multi-classification Algorithm based on Factor Space Theory.
.- Large Language Model.
.-Improve LLM Inference Performance with Matrix Decomposition Strategies.
.- Intelligent Robot.
.- Trajectory Prediction of Unmanned Surface Vehicle Based on Improved Transformer.
.- Deep Neural Network Based Relocalization of Mobile Robot in Visual SLAM.
.- A Vision-Based Method for UAV Autonomous Landing Area Detection.
.- Perceptual Intelligence.
.- Research on Object Detection for Intelligent Sensing of Navigation Mark in Yangtze River.
.- Cascaded Sliding-Window-based Relativistic GAN Fusion for Perceptual and Consistent Video Super-Resolution.
.- Integration of Raman Spectroscopy, On-line Microscopic Imaging and Deep learning-based Image Analysis for Real-time Monitoring of Cell Culture Process.
.- DRL-SLAM: Enhanced Object Detection Fusion with Improved YOLOv8.
.- Driver Fatigue Recognition Based on EEG Signal and Semi-Supervised Learning.
.- SC-EcapaTdnn : ECAPA-TDNN with Separable Convolutional for Speaker Recognition.
.- AI for Science.
.- Evolving Financial Markets: The Impact and Efficiency of AI-Driven Trading Strategies.
.-DSFM Method: A New Approach to Enhancing Discrimination Ability on AI-Generated Datasets.
.- Medical Artificial Intelligence.
.- Enhancing Weakly Supervised Medical Segmentation via Heterogeneous Co-training with Box-wise Augmentation and Pseudo-label Filtering.
.- FCGA-Former: A Hybrid Factor Space Classification Model for Predicting the Tumor Mutation Burden of Lung Adenocarcinoma.
Több