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Sharma / Bhatt / Modi

Computer Vision and Robotics

Proceedings of CVR 2026, Volume 4

Medium: Buch
ISBN: 978-3-032-39793-5
Verlag: Springer
Erscheinungstermin: 05.12.2026
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This book consists of a collection of the high-quality research articles in the field of computer vision and robotics which are presented at the International Conference on Computer Vision and Robotics (CVR 2026), organized by National Institute of Technology, Goa, India, during 24–25 April 2026. The book discusses applications of computer vision and robotics in fields like medical science, defence, and smart city planning. The book presents recent works from researchers, academicians, industry, and policy makers.

Produkteigenschaften

  • Artikelnummer: 9783032397935
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-3-032-39793-5
  • Verlag: Springer
  • Erscheinungstermin: 05.12.2026
  • Sprache(n): Englisch
  • Auflage: Erscheinungsjahr 2026
  • Serie: Lecture Notes in Networks and Systems
  • Produktform: Kartoniert
  • Seiten: 521
  • Format (B x H): 155 x 235 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt

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Autoren/Hrsg.

Herausgeber

Machine-Learning based System for Automated Detection and Classification of Brain Tumors from Medical Imaging Data.- Integrating Spectral and Functional Connectivity Features from EEG for Alzheimer’s Disease Classification.- MSAFU-Net: Multi-Scale Attention Fusion Transformer U-Net for Polyp Segmentation.- Deep Reinforcement Learning for Online Spike Sorting with Continual Adaptation to Electrode Drift and Firing-Rate Variations.- AI Generated Voice Cloning–Based Banking Fraud Detection Strategies & Consumer Trust.- Ethical Audio Moderation Using Responsible AI: A Robust Approach for Multilingual Abusive Speech Detection in Real-Time Audio.- Benchmarking GAN-Based and Procedural Low-Light Degradation Pipelines for Synthetic Data Generation.- Smart Mental Health Monitoring for Students Using AI.- Stock Market Inspired Time-Series Modeling for Cloud Spot Price Prediction.- A Lightweight TCP/IP Packet Sniffer for Real-Time Traffic Monitoring and Rule-Based Threat Detection.- A Data-Driven Multi-Source ML Approach for Optimized Energy Consumption in IoT Networks.- Post-Hoc Hallucination Detection and Caption Correction Using Paired Vision–Language Encoders.- A Multi-Stage Federated Learning with TabTransformer and FedAdam for Robust and Efficient Intrusion Detection in Heterogeneous Cyber-Physical Systems.- A Value-Centric AI Ethics Framework for Education using Bhagavad Gita Principles.- Seizure Modeling using Small World Networks.- Etc.