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Sahni / Merigó / Leon Castro

Mathematical Modeling, Computational Intelligence Techniques and Renewable Energy

Proceedings of the Fifth International Conference, MMCITRE 2025

Medium: Buch
ISBN: 978-3-032-32752-9
Verlag: Springer
Erscheinungstermin: 28.10.2026
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The book is a collection of best-selected research papers presented at the Fifth International Conference on “Mathematical Modeling, Computational Intelligence Techniques and Renewable Energy (MMCITRE 2025),” organized by International Institute of Information Technology, Naya Raipur (IIIT-NR), Chhattisgarh, India. This book presents new knowledge and recent developments in all aspects of computational techniques, mathematical modeling, energy systems, applications of fuzzy sets, and intelligent computing. This book provides innovative works of researchers, academicians, and students in the area of interdisciplinary mathematics, statistics, computational intelligence, and renewable energy.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9783032327529
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-3-032-32752-9
  • Verlag: Springer
  • Erscheinungstermin: 28.10.2026
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: Erscheinungsjahr 2026
  • Serie: Lecture Notes in Networks and Systems
  • Produktform: Kartoniert
  • Seiten: 1020
  • Format (B x H): 155 x 235 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Herausgeber

A Review of Solutions using Generative Adversarial Networks in Medical Imaging for Lumbar Spine.- Ai And IOT Enabled Predictive Energy Management for Renewable Energy Conversion Systems.- AutoREAD A Retrieval Augmented Pipeline for README Generation
Ensemble Based Zero Day Detection using Host Memory Analysis.- ScrumBench and Jason Mack Scaling Agentic AI for Automation in Agile Software Teams.- Machine Learning Driven Energy Auditing and Climate Resilient Agricultural Modeling Using IOT Integrated Frameworks.- Higher order Statistical Features based Machine Learning Approach for Evaluating Advertisement Effectiveness through Eye Tracking Data Analysis.- A Review Disease Detection in Plants Using Machine Learning Technique.