The Future of Artificial Intelligence and Robotics. Proceedings of 5th International Conference on Deep Learning, Artificial Intelligence and Robotics, (ICDLAIR) 2023 - Progress in AI-Driven Business Decisions & Robotic Process Automation
Cập nhật vào: Chủ nhật - 21/09/2025 22:53
Nhan đề chính: The Future of Artificial Intelligence and Robotics. Proceedings of 5th International Conference on Deep Learning, Artificial Intelligence and Robotics, (ICDLAIR) 2023 - Progress in AI-Driven Business Decisions & Robotic Process Automation
Nhan đề dịch: Tương lai của trí tuệ nhân tạo và robot. Kỷ yếu Hội nghị quốc tế lần thứ 5 về học sâu, trí tuệ nhân tạo và robot, (ICDLAIR) 2023 - Tiến bộ trong các quyết định kinh doanh do AI thúc đẩy và tự động hóa quy trình bằng robot
Tác giả: David Pastor-Escuredo
Nhà xuất bản: Springer Nature
Năm xuất bản: 2024
Số trang: 825 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-60935-0
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn sách là tập hợp các công trình nghiên cứu mới nhất được trình bày tại Hội nghị quốc tế lần thứ 5 về học sâu, trí tuệ nhân tạo và robot. Nội dung sách tập trung vào những tiến bộ nổi bật trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy vào kinh doanh, tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) và các mô hình phát triển công nghệ hướng đến tương lai. Bên cạnh đó, cuốn sách còn phân tích sâu về sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và robot trong nhiều bối cảnh ứng dụng thực tế như sản xuất thông minh, dịch vụ số, phân tích dữ liệu lớn và quản lý hệ thống phức tạp. Mục đích của sách là cung cấp một nền tảng học thuật và thực tiễn giúp các nhà nghiên cứu, kỹ sư, chuyên gia và nhà quản lý hiểu rõ hơn về xu hướng công nghệ, giải pháp tối ưu hóa hoạt động cũng như định hướng chiến lược cho việc áp dụng AI và robot trong bối cảnh kinh tế - xã hội hiện đại. Với nội dung đa chiều và tính ứng dụng cao, sách là tài liệu tham khảo hữu ích cho giới học thuật, sinh viên cao học, các chuyên gia công nghệ, cũng như nhà quản trị doanh nghiệp quan tâm đến sự thay đổi do trí tuệ nhân tạo và robot mang lại.
Từ khóa: Học sâu. Trí tuệ nhân tạo. AI. Robot. Doanh nghiệp. Tự động hóa quy trình. Tài liệu hội nghị.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
Nghiên cứu so sánh các thuật toán học máy để dự đoán bệnh tim mạch
Deep W-Net: DNN để dự đoán độ nổi bật không gian trong khung hình video
Gaurav Sharma, Maheep Singh
Ước tính tư thế tối ưu bằng bộ lọc hạt sử dụng bánh xe không có động cơ
Khảo sát ngắn về nghiên cứu so sánh phương pháp tiếp cận mật mã hiện đại
Những tiến bộ trong phát hiện và chẩn đoán bệnh võng mạc bằng máy tính: Khảo sát toàn diện về phân tích hình ảnh đáy mắt
An toàn cho người lái xe và phát hiện buồn ngủ trong Internet của xe cộ với học sâu
Phân loại dấu vân tay bảo vệ quyền riêng tư bằng học sâu
Nghiên cứu so sánh các mô hình học tập tổng hợp cho tải đồng hồ đo thông minh
Tóm tắt video trên phương tiện truyền thông xã hội bằng mạng nơ-ron tích chập và bản đồ tự tổ chức của Kohnen
Học máy và học sâu trong dự đoán bệnh tim mạch vành
GAN siêu phân giải tăng cường (ASRGAN) để tăng cường hình ảnh thông qua bộ phân biệt được tăng cường
Bi-LSTM xếp chồng dày đặc được hỗ trợ khối tích chập để tạo ra các câu lệnh RDF
Đề xuất thay đổi vĩnh viễn theo thời gian thực để phát hiện đối tượng bị bỏ rơi
Chuyến tham quan đến Đặc tả yêu cầu phi chức năng dựa trên Ontology
Đánh giá các phương pháp mạng nơ-ron và truyền thống để bảo vệ quyền riêng tư trong phân tích dữ liệu lớn
Phát hiện nút độc hại dựa trên học tập bộ nhớ dài hạn ngắn để phân cụm trong mạng cảm biến không dây
Phân tích thực nghiệm để giảm cảm biến để mô tả các ứng dụng thời gian thực thông qua các kỹ thuật hồi quy
Mạng nơ-ron đa độ phân giải để phân đoạn cảnh đường bộ
Phát hiện tai nạn đường bộ dựa trên CNN và so sánh các kỹ thuật phân loại
Liên hệ
Tiếng Việt
Tiếng Anh











