Cantitate/Preț
Produs

Artificial Intelligence Applications and Innovations: IFIP Advances in Information and Communication Technology, cartea 713

Editat de Ilias Maglogiannis, Lazaros Iliadis, John Macintyre, Markos Avlonitis, Antonios Papaleonidas
en Limba Engleză Hardback – 22 iun 2024

Actualizarea adusă de ediția din 2024 a conferinței AIAI reflectă o maturizare a algoritmilor de inteligență artificială, trecând de la explorări teoretice la implementări robuste în domenii critice. Față de edițiile precedente, observăm o pondere semnificativă acordată explicabilității (Hybrid Explanatory Interactive ML) și integrării umane în procesul de decizie (Human-In-The-Loop), elemente esențiale pentru adoptarea IA în medii profesionale reglementate. Putem afirma că acest prim volum al procedurilor Artificial Intelligence Applications and Innovations se distinge printr-o rigoare selectivă ridicată, incluzând doar 108 lucrări dintr-un total de 213 propuneri recenzate. Dacă Multi-disciplinary Trends in Artificial Intelligence v-a oferit cadrul teoretic al tendințelor contemporane, volumul de față, editat de Ilias Maglogiannis și echipa sa, oferă instrumentele practice necesare pentru implementări specifice. Structura cărții facilitează o progresie logică de la analiza datelor la nivel molecular (scRNA-seq) până la aplicații macro în sănătatea publică și crowdfunding medical. Suntem de părere că valoarea tehnică a acestui volum rezidă în diversitatea metodologiilor prezentate. Găsim în această carte soluții pentru recunoașterea activității umane bazate pe semnale WiFi, modele pentru diagnosticul dermatitei atopice și evaluări ale modelelor de limbaj (LLM) pentru clasificarea textelor biomedicale. Tonul este strict tehnic, concentrat pe metrici de performanță și validarea modelelor prin studii de caz concrete, fiind o resursă indispensabilă pentru cercetătorii care urmăresc stadiul actual al inovației în IA aplicată.

Citește tot Restrânge

Din seria IFIP Advances in Information and Communication Technology


Specificații

ISBN-13: 9783031632181
ISBN-10: 3031632184
Pagini: 408
Ilustrații: XXVII, 378 p. 124 illus., 109 illus. in color.
Dimensiuni: 160 x 241 x 28 mm
Greutate: 0.78 kg
Ediția:2024
Editura: Springer
Colecția IFIP Advances in Information and Communication Technology
Seria IFIP Advances in Information and Communication Technology

Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Această carte se adresează cercetătorilor și inginerilor software care doresc să implementeze soluții de IA în medicină și securitate. Cititorul câștigă acces la cele mai noi metodologii de Deep Learning și Machine Learning validate în 2024. Este un motiv concret de achiziție pentru cei care au nevoie de studii de caz documentate despre utilizarea modelelor de limbaj și a tehnicilor de Transfer Learning în contexte practice complexe.


Despre autor

Ilias Maglogiannis este un academician și cercetător recunoscut, cu o activitate vastă în domeniul inteligenței artificiale aplicate, în special în sistemele biomedicale. În calitate de editor principal pentru seria IFIP Advances in Information and Communication Technology, el a coordonat numeroase volume care documentează evoluția IA. Expertiza sa se concentrează pe procesarea imaginilor medicale și pe dezvoltarea de sisteme de suport decizional, fiind o figură centrală în organizarea conferințelor AIAI, unde promovează intersecția dintre algoritmii avansați și necesitățile practice ale societății informaționale.


Descriere scurtă

This book constitutes the refereed proceedings of the 20th IFIP WG 12.5 International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations, AIAI 2024, held in Corfu, Greece, during June 27–30, 2024.
The 100 full papers and 8 short papers included in this book were carefully reviewed and selected from 213 submissions. The diverse nature of papers presented demonstrates the vitality of AI algorithms and approaches. It certainly proves the very wide range of AI applications as well.

Cuprins

.- A comparison of AI methods for Groundwater Level Prediction in Burkina Faso.
.- A Deep Learning-Based Framework for Racket Sports Court Registration.
.- Beyond Sentiment in Stock Price Prediction: Integrating News Sentiment and Investor Attention with Temporal Fusion     Transformer.
.- Cross-Relational Reasoning for Neural Tensor Networks.
.- C-XGBoost: A tree boosting model for causal effect estimation.
.- FCGAN: Spectral Convolutions via FFT for Channel-Wide Receptive Field in Generative Adversarial Networks.
.- Forecasting Longitudinal Acceleration in Urban Vehicles.
.- Lip Recognition Based on Bi-GRU with Multi-Head Self-Attention.
.- Multivariate Time-Series Methods with Uncertainty Estimation for Correcting Physics-Based Model: Comparisons and   Generalization for Industrial Drilling Process.
.- Towards robust Road Quality Detection using different Detection Models.
.- Towards Semantically Conscious, Conversation-based Chatbot Services for Migrants.
.- Using Boosting and Neural Networks Methods to Detect Healthcare Fraud.
.- Artificial Intelligence Modeling of the Efficiency of a Biological Treatment Installation.
.- Carbon-Aware Machine Learning: A case study on cellular traffic forecasting with Spiking Neural Networks.
.- Emerging research topics identification using Temporal Graph Neural Networks.
.- Explanations for Core Decomposition.
.- Graph Neural Networks In PyTorch For Link Prediction In Industry 4.0 Process Graphs.
.- Knowledge Graph Completion using Structural and Textual Embeddings.
.- Lightweight Inference by Neural Network Pruning: Accuracy, Time and Comparison.
.- Multi-Adaptive Neural Modelling of the Interplay of Changing Organisational Contexts, Epigenetics, and Personality Traits in the Development of Burnout.
.- Parameterization of the Victor-Purpura distance for matching temporal neural activity patterns in real-time.
.- A Constraint-Based Greedy-Local-Global Search for the Warehouse Location Problem.
.- A Second-Order Adaptive Network Model for Political Opinion Dynamics.
.- An evaluation framework for synthetic data generation models.
.- Risk Assessment of COVID-19 Transmission on Cruise Ships Using Fuzzy Rules.
.- Statistical Modeling of Univariate Unimodal Data using Π-sigmoid Mixture Models.
.- Test Case Features as Hyper-heuristics for Inductive Programming.