Nhan đề chính: Artificial Intelligence and Sustainable Computing

Nhan đề dịch: Trí tuệ nhân tạo và tính toán bền vững 

Tác giả: Manjaree Pandit, M. K. Gaur, Sandeep Kumar

Nhà xuất bản: Springer Singapore

Năm xuất bản: 2024

Số trang: 735 tr.

Ngôn ngữ: Tiếng Anh 

ISBN: 978-981-97-0327-2

SpringerLink

 Lời giới thiệu: Cuốn sách này trình bày các bài báo nghiên cứu chất lượng cao được trình bày tại Hội nghị quốc tế lần thứ 5 về các giải pháp bền vững và sáng tạo cho những thách thức hiện tại trong kỹ thuật và công nghệ (ICSISCET 2023) được tổ chức tại Viện Công nghệ & Khoa học Madhav (MITS), Gwalior, Ấn Độ, trong thời gian từ ngày 21 đến 22 tháng 10 năm 2023. Cuốn sách đề cập sâu rộng đến các nghiên cứu gần đây về trí tuệ nhân tạo (AI) kết hợp các thuật toán lấy cảm hứng từ thiên nhiên, điện toán tiến hóa, hệ thống mờ, trí thông minh tính toán, máy học, học sâu, v.v., rất hữu ích khi giải quyết các vấn đề thực tế do cấu trúc không có mô hình, khả năng học tập và cách tiếp cận linh hoạt của chúng. Các kỹ thuật này mô phỏng khả năng suy nghĩ và ra quyết định của con người để tạo ra các hệ thống thông minh, hiệu quả, tiết kiệm chi phí và nhanh chóng. Cuốn sách cung cấp cách xử lý thân thiện và nhiều thông tin về các chủ đề khiến cuốn sách này trở thành tài liệu tham khảo lý tưởng cho cả người mới bắt đầu và các nhà nghiên cứu có kinh nghiệm.

Từ khóa: Công nghệ thông tin; Trí tuệ nhân tạo; Học máy.

Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:

- Một hệ thống trí tuệ mới để dự đoán địa hình phù hợp cho cây trồng lai bằng cách sử dụng các kỹ thuật học máy và IoT

- Đánh giá báo cáo thường niên của Ấn Độ sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn

- Các thao tác chuyển làn đường và phân tích rủi ro trong mạng lưới xe cộ

- Tăng cường giám sát động vật dưới nước: Một nghiên cứu so sánh về YOLOv4 và YOLOv8 để phát hiện và theo dõi cá theo thời gian thực

- Phương pháp tiếp cận học máy để nhận dạng phương ngữ Assam

- Nhận dạng cá theo thời gian thực bằng thuật toán học sâu cho hình ảnh chất lượng thấp trên máy bay không người lái dưới nước

- Nhận dạng, theo dõi và ước tính tư thế của các vệ tinh không hợp tác bằng cách sử dụng các kỹ thuật học sâu

- Phương pháp tiếp cận tích hợp để nhận dạng bụi và phân loại dựa trên học sâu các tấm pin quang điện

- Tác động của Deep Learning lên tổng hợp giọng nói cho thiết bị di động

- Phát hiện dị thường trong các phép đọc điện não đồ bằng cách sử dụng bộ nhớ dài hạn ngắn hạn được điều chỉnh bởi Metaheuristic đã sửa đổi

- Một giải pháp mạnh mẽ để phát hiện và lập bản đồ ổ gà ở các nước đang phát triển

- Tác động của trí tuệ nhân tạo thông qua xử lý hình ảnh trong ngành thực phẩm: Đánh giá

- Phát hiện tình trạng buồn ngủ của người lái xe dựa trên tai bằng các tính năng trực quan

- Chiến lược tối ưu hóa năng lượng dựa trên hàm Sigmoid cho định tuyến đa điểm trong WSN

- Hệ thống tạo phí và đỗ xe tự động sử dụng phương pháp tiếp cận dựa trên hình ảnh

- Đánh giá các mô hình học máy để phát hiện tấn công trong các tập dữ liệu GPS

- Nghiên cứu các mô hình học chuyển giao để phát hiện ung thư phổi từ CT Scan: Đánh giá so sánh

- Xử lý tín hiệu để đánh giá sự điều hòa lưu lượng máu mao mạch khi tiếp xúc với trọng lực mô phỏng

- Thuật toán khác nhau về chất lượng dịch vụ để tối đa hóa tuổi thọ trong MANET

- Giao thức định tuyến đa ràng buộc và nhận biết QoS để truyền dữ liệu hiệu quả trong mạng cảm biến cơ thể không dây

- Kiểm soát điện áp và tối ưu hóa chất lượng điện năng bằng cách sử dụng bộ bù đồng bộ tĩnh phân phối trong hệ thống phân phối

- Tổng hợp trong các hệ thống đa tác nhân dưới sự hạn chế về kết nối trong hệ thống dựa trên tiềm năng

- Tận dụng CNN và Ensemble Learning để phân loại hình ảnh thảm họa tự động

- Phát hiện bệnh loạn nhịp tim bằng mạng lưới niềm tin sâu được tối ưu hóa của Grey Wolf

- Giảm sóng hài bằng cách sử dụng bộ lọc chủ động lai dựa trên ANN để cải thiện chất lượng điện năng

- Ước tính nỗ lực phần mềm bằng cách sử dụng học sâu: Một đánh giá nhẹ nhàng

- Phát hiện mối đe dọa an ninh mạng trong đám mây SDN bằng cách sử dụng cơ chế chú ý trong RNN

- Một nghiên cứu so sánh nâng cao về các kỹ thuật phát hiện bất thường của Ransomware thông qua các siêu tham số được tối ưu hóa

- Phát hiện viêm phổi bằng mạng nơ-ron sâu dựa trên hình ảnh chụp X-quang ngực

- Phân loại hạt lúa mì sử dụng SVM tuyến tính từng phần tối ưu hóa Gurobi

- Khuyến nghị nhóm sử dụng phân tích tâm lý

- Nhận dạng bệnh lá ngô thông qua chuyển giao học tập: Một giải pháp toàn diện dựa trên web

- Tối ưu hóa sự hội tụ mạng để truyền dữ liệu hiệu quả trong môi trường máy chủ đến máy khách: Phân tích so sánh các giao thức định tuyến động bằng cách sử dụng mô phỏng OPNET

- Phân tích so sánh về dự đoán ung thư phổi bằng kỹ thuật học máy

- Phân tích hiệu suất và so sánh các kỹ thuật mã hóa tuyến tính trong Massive MIMO dưới các kênh Fading khác nhau

- Mô hình trung bình động hồi quy tự động để dự báo bức xạ mặt trời

- Phân tích có hệ thống dựa trên Blockchain và IoT đang dẫn đầu con đường quản lý dữ liệu hiệu quả

- Thiết kế và phát triển cơ chế chuyển tải dẫn hướng theo đường

- Phát hiện tấn công DDoS bằng Ensemble Machine Learning

- So sánh Flyback với Buck-Boost Converter cho các ứng dụng năng lượng mặt trời

- Khai thác các thuật toán phân loại có khả năng nhận biết để dự đoán khả năng mắc bệnh tiểu đường trong giai đoạn đầu

- Chladni Plate và Chladni Patterns-Một nghiên cứu tổng quan về lý thuyết, mô hình, mô phỏng và ứng dụng kỹ thuật

- Mạng đối nghịch tạo sinh trong thị giác máy tính: Đánh giá các biến thể, ứng dụng, ưu điểm và hạn chế

- Phát hiện sớm COVID-19 bằng chiến lược học máy dựa trên thuật toán tìm kiếm bò sát

- Phát hiện bệnh cây bông bằng cách sử dụng học sâu

- Mô hình đánh giá chất lượng dựa trên hệ thống thị giác của con người cho hình ảnh dưới nước

- Thẩm vấn các mô hình dự đoán để tăng cường sức khỏe tinh thần của học sinh thông qua học máy: Một chuyến thám hiểm khám phá chuyên sâu

- Phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường bằng cách sử dụng học sâu

- Mạng cảm biến không dây trong lý thuyết giao thông đáng tin cậy sử dụng logic mờ và thuật toán di truyền

- Cải thiện hiệu suất của Ăng-ten vá dựa trên EBG để phát hiện khối u