Nhan đề chính: Smart Systems: Innovations in Computing

Nhan đề dịch: Hệ thống thông minh: Những đổi mới trong lĩnh vực máy tính

Tác giả: Arun K. Somani, Ankit Mundra, Rohit Kumar Gupta

Nhà xuất bản: Springer Singapore

Năm xuất bản: 2024

Số trang: 836 tr.

Ngôn ngữ: Tiếng Anh

ISBN: 978-981-97-3690-4

SpringerLink

  Lời giới thiệu: Cuốn sách bao gồm các bài báo gốc từ hội nghị quốc tế lần thứ 4 về hệ thống IoT (Internet vạn vật) thông minh: Đổi mới trong tin học (SSIC 2023), được tổ chức bởi đại học Manipal, Jaipur, Ấn Độ, từ ngày 26 đến 27 tháng 10 năm 2023. Nội dung sách thảo luận các công trình khoa học liên quan đến kỹ thuật dữ liệu trong bối cảnh của trí tuệ tập thể tính toán. Lĩnh vực này tập trung vào sự tương tác giữa các thiết bị thông minh để tạo ra môi trường thông minh và các tương tác tương ứng. Nhờ nội dung chất lượng cao và phạm vi chủ đề rộng lớn, cuốn sách này rất hữu ích cho các nhà nghiên cứu đang theo đuổi các nghiên cứu chuyên sâu.

  Từ khóa: Máy tính; Trí tuệ tính toán; Trí tuệ nhân tạo; Internet vạn vật

Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:

- Tìm hiểu về nhu cầu tâm lý chi phối thông tin sai lệch

- Giao thông thông minh và trí tuệ: Phân tích lợi ích kinh tế của chuyển đổi số cho ngành vận tải đường bộ ở Ấn Độ với việc bắt buộc sử dụng thẻ Fast-Tag trên các đường cao tốc

- Một khuôn khổ thuật toán để phân cụm các điểm địa lý đón khách cho hệ thống gợi ý xe taxi (CRS)

- Mô phỏng và phân tích các giao thức định tuyến bằng dữ liệu thời gian thực trong phương tiện mạng Ad

- Xu hướng nghiên cứu và chủ đề chính trong giao điểm giữa năng lượng tái tạo và nhà thông minh

- Hệ thống điểm danh thông minh sử dụng nhận dạng khuôn mặt

- Tăng cường dữ liệu để cải thiện khả năng phát hiện tài khoản giả mạo bằng ANN

- Tối ưu hóa danh mục đầu tư từ đầu đến cuối sử dụng mô hình mã hóa Transformer cho chiến lược vị thế mua

- Kỹ thuật tránh dư thừa ngữ âm

- Hướng tới năng lượng bền vững: Phân tích định lượng các yếu tố môi trường và nhu cầu năng lượng ở các bang khác nhau của Ấn Độ

- Phân khúc khách hàng sử dụng thuật toán phân cụm K-means

- Web Miner: Hệ thống thu thập dữ liệu web tự động và cơ sở dữ liệu sử dụng Puppeteer và Node.js

- Dự đoán bệnh tim mạch dựa trên học máy

- Phát hiện rác thải trong nguồn nước một cách hiệu quả bằng YOLO V7-Phát hiện vật thể

- BumbleBee: Trợ lý giọng nói đa năng

- Mô hình học sâu EfficientNet để phân loại polyp bằng máy tính từ hình ảnh nội soi đại tràng

- Cải thiện chẩn đoán ung thư dạ dày bằng kỹ thuật học máy: Xử lý vấn đề phân bố dữ liệu không đồng đều.

- Một hệ thống chẩn đoán quyền riêng tư trực tuyến hiệu quả và an toàn cho hệ sinh thái y tế điện tử dựa trên học máy liên kết

- EfficientViT: Một mô hình máy biến áp thị giác hiệu quả để phân loại hình ảnh lửa và khói

…..