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Verkauf durch Sack Fachmedien

Rai / Valada / Dubey

Emerging Trends in Artificial Intelligence and Machine Learning

Select Proceedings of SPIN 2025, Volume 2

Medium: Buch
ISBN: 978-981-969970-4
Verlag: Springer
Erscheinungstermin: 16.11.2025
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This volume comprises selected peer-reviewed proceedings of the 12th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN 2025). It aims to provide a comprehensive and broad-spectrum picture of state-of-the-art research and development in signal processing, IoT sensors, systems and technologies, cloud computing, wireless communication, and wireless sensor networks. This volume will provide a valuable resource for those in academia and industry.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9789819699704
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-981-969970-4
  • Verlag: Springer
  • Erscheinungstermin: 16.11.2025
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: Erscheinungsjahr 2025
  • Serie: Lecture Notes in Electrical Engineering
  • Produktform: Gebunden, HC runder Rücken kaschiert
  • Gewicht: 1164 g
  • Seiten: 515
  • Format (B x H x T): 160 x 241 x 36 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

Themen

Autoren/Hrsg.

Herausgeber

Section 1: Foundations of AI and Machine Learning.- Analyzing the Performance of Classification Models and Sampling Techniques on Imbalanced Datasets.- TextPrep: Automating the Process of Text Data Pre-Processing by Leveraging Self-Supervised Learning.- Advancing Transfer Learning with GAP, Depth Constraints, and Average Depth Constraints for Diverse Datasets.- Knparaphraser: A Kannada Paraphrasing Model Based on Novel Data Augmentation Framework.- Section 2: AI for Health and Biomedical Research.- Accelerating DNA Sequence Alignment Using Optimized AI Techniques.- Drug Discovery for Mycobacterium Tuberculosis: A Synergistic Approach using QSAR and Machine Learning.- Analysis of Parkinson’s Disease Detection using Machine Learning Algorithms.- Designing a Malaria Detection Scheme Using Convolutional Neural Network (CNN) and TensorFlow-Based Deep Learning Model.- A Machine Learning Approach for Anomaly Detection in COVID-19 PCR Test Results Using Isolation Forests.- Optimizing ICU Patient Management through Predictive Analysis.- Exploring Deep Learning Approaches for Sleep Apnea Detection.- etc.