Nhan đề chính: Advances in Computing Systems and Applications

Nhan đề dịch: Những tiến bộ trong các hệ thống và ứng dụng máy tính

Tác giả: Badis Djamaa, Abdelhamid Boudane, Oussama Mazari Abdessameud

Nhà xuất bản: Springer Cham

Năm xuất bản: 2024

Số trang: 432 tr.

Ngôn ngữ: Tiếng Anh

ISBN: 978-3-031-71848-9

SpringerLink

  Lời giới thiệu: Cuốn sách là một tài liệu hướng dẫn toàn diện và cập nhật về những xu hướng và tiến bộ gần đây trong lĩnh vực hệ thống và ứng dụng máy tính đang phát triển nhanh chóng. Sách tổng hợp các bài báo được chọn lọc từ hội nghị lần thứ 6 về hệ thống và ứng dụng máy tính, đồng thời trình bày những phát hiện nghiên cứu, ý tưởng độc đáo và ứng dụng thực tiễn mới nhất, thể hiện những thành tựu tiên tiến nhất trong lĩnh vực này. Cuốn sách được biên soạn dành cho các nhà nghiên cứu, chuyên gia và sinh viên muốn tìm hiểu về những phát triển và xu hướng đột phá trong khoa học máy tính. Nó cũng là một nguồn tài liệu quý giá để khám phá tiềm năng và tác động của các hệ thống và ứng dụng máy tính trong nhiều lĩnh vực và chuyên ngành khác nhau.

  Từ khóa: Khoa học máy tính; Trí tuệ tính toán; Kỹ thuật tính toán; Ứng dụng toán học

Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:

Trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu:

- Phát hiện căng thẳng ở người bằng đa phương thức, không tiếp xúc, sử dụng học sâu

- Đọc khẩu hình tiếng Ả Rập bằng cách sử dụng các mô hình YOLO và CNN

- Nghiên cứu nhận dạng thuộc tính cá nhân trong các môi trường đầy thử thách

- Phân tích nén từng lớp các kiến trúc mạng CNN: Những hiểu biết sâu sắc từ VGG16

- Cải thiện phân loại tín hiệu điện tâm đồ (ECG) bằng học chuyển giao sâu tích hợp dựa trên hình ảnh

- Học mạng nơ-ron thưa có cấu trúc N:M từ đầu: Một nghiên cứu so sánh

- Dự đoán mật độ vú từ ảnh chụp X-quang tuyến vú: Tổng quan toàn diện

- Nhận diện tác giả hiệu quả từ các đoạn văn bản bằng cách sử dụng bộ mã hóa tự động tích chập gọn nhẹ

Thị giác máy tính và đồ họa:

- Mô hình học sâu đầu-cuối hiệu quả để nhận diện nhãn thuốc Algeria

- Khám phá các cực điểm của kiến trúc bộ mã hóa tự động tích chập hai lớp trong việc tái tạo hình ảnh

- Nâng cao nhận diện bệnh võng mạc tiểu đường thông qua biểu diễn hình ảnh mới và phân đoạn lai CNN-Transformer

- Nâng cao phát hiện ung thư vú thể u thông qua mô hình phân đoạn hình ảnh lai dựa trên ViT

- Lọc nhiễu đốm PolSAR thích ứng mới dựa trên phát hiện cạnh Sigma

- Học sâu để phát hiện bệnh lao hiệu quả từ ảnh chụp X-quang lồng ngực: Một nghiên cứu so sánh

- Về việc kết hợp sử dụng bộ phân loại CNN và OC-PCA để nhận diện bệnh khoai tây đa miền

Mạng máy tính và hệ thống phân tán:

- Lập lịch có tính đến bộ nhớ cho các hệ thống đa lõi nhạy cảm về thời gian

- Giải pháp bộ nhớ đệm hiệu quả có nhận thức về tắc nghẽn và độ phổ biến cho Mạng dữ liệu theo tên

- Định tuyến đa hướng trên mạng lưới vạn vật kết nối công nghiệp

- Khi học tập theo giáo trình kết hợp với học tăng cường sâu đa tác tử trong xe tự hành kết nối

- Lập lịch có khả năng chịu lỗi trên các hệ thống IoT: Một nghiên cứu so sánh

- Học tăng cường sâu đa tác tử cho việc tập hợp tự tổ chức của một bầy robot

- Cải thiện điều hướng dựa trên tránh chướng ngại vật và theo dõi mục tiêu bằng Raspberry-Pi cho robot di động

- Giám sát tình trạng mặt đường dựa trên IoT sử dụng học đặc trưng không-thời gian

…..