Intelligent Networked Things: The 6th Conference on Intelligent Networked Things, CINT 2024, Xi'an, China, May 18, 2024, Proceedings, Part II: Communications in Computer and Information Science, cartea 2139
Editat de Lin Zhang, Wensheng Yu, Quan Wang, Yuanjun Laili, Yongkui Liuen Limba Engleză Paperback – 10 iul 2024
Observăm că principala provocare tehnică abordată în Intelligent Networked Things este integrarea inteligenței artificiale direct în arhitectura obiectelor interconectate pentru a optimiza procesele de decizie în timp real. Volumul de față, ce cuprinde lucrările conferinței CINT 2024, ne oferă o perspectivă aplicată asupra modului în care algoritmii complecși părăsesc serverele centrale pentru a fi implementați la marginea rețelei (edge computing). Găsim în această primă parte a lucrărilor o structură riguroasă, organizată în jurul fundamentelor matematice și al metodelor de modelare necesare pentru a susține sisteme IoT de mare scară.
Notăm cu interes diversitatea aplicațiilor practice care demonstrează maturitatea domeniului: de la sisteme de diagnosticare a defectelor în structuri de suport bazate pe procesare de imagine, până la utilizarea rețelelor neuronale de tip ResNet18 pentru monitorizarea medicală non-invazivă. Dacă lucrarea Intelligent Technologies and Applications de Filippo Sanfilippo v-a oferit cadrul teoretic extins al tehnologiilor inteligente, volumul de față furnizează instrumentele practice și studiile de caz specifice pentru rețelele de obiecte inteligente, punând accent pe fuziunea senzorilor și pe procesarea datelor de tip „point cloud”.
Această lucrare se distinge de eforturile teoretice anterioare ale editorilor, precum cele din Translation Essence from Husserlian Phenomenological Perspective, prin trecerea de la explorarea fenomenologică și teoretică spre o abordare pur inginerească și computațională. Structura progresivă a cărții permite cititorului să parcurgă drumul de la bazele matematice ale rețelelor inteligente până la implementări avansate de tip „Hierarchical Transformer” pentru recunoașterea acțiunilor repetitive, oferind o resursă tehnică densă pentru cercetătorii din domeniul AI și Internet of Things.
Din seria Communications in Computer and Information Science
- 20%
Preț: 313.10 lei - 20%
Preț: 643.20 lei - 20%
Preț: 312.30 lei - 20%
Preț: 324.99 lei - 20%
Preț: 630.84 lei - 20%
Preț: 634.45 lei - 20%
Preț: 321.17 lei - 20%
Preț: 324.68 lei - 20%
Preț: 631.00 lei - 20%
Preț: 631.31 lei - 20%
Preț: 633.83 lei -
Preț: 377.68 lei - 20%
Preț: 317.05 lei -
Preț: 371.37 lei - 20%
Preț: 323.23 lei - 20%
Preț: 321.81 lei - 20%
Preț: 319.13 lei - 20%
Preț: 630.51 lei - 20%
Preț: 321.17 lei - 20%
Preț: 321.81 lei - 20%
Preț: 325.79 lei - 20%
Preț: 640.83 lei - 20%
Preț: 323.23 lei - 20%
Preț: 325.79 lei - 20%
Preț: 317.68 lei - 20%
Preț: 635.26 lei - 15%
Preț: 623.39 lei - 20%
Preț: 628.32 lei - 20%
Preț: 319.42 lei - 20%
Preț: 324.99 lei - 20%
Preț: 1014.25 lei - 20%
Preț: 804.07 lei - 20%
Preț: 631.31 lei - 20%
Preț: 1183.08 lei - 20%
Preț: 318.67 lei - 20%
Preț: 323.23 lei - 20%
Preț: 310.73 lei - 20%
Preț: 323.41 lei -
Preț: 373.03 lei - 20%
Preț: 721.79 lei - 20%
Preț: 324.19 lei - 20%
Preț: 315.48 lei - 20%
Preț: 394.34 lei - 20%
Preț: 322.61 lei - 20%
Preț: 647.01 lei - 20%
Preț: 695.50 lei - 20%
Preț: 515.58 lei - 20%
Preț: 635.26 lei - 20%
Preț: 330.54 lei - 20%
Preț: 459.45 lei
Preț: 949.27 lei
Preț vechi: 1186.59 lei
-20%
Carte disponibilă
Livrare economică 07-21 mai
Specificații
ISBN-10: 9819739470
Pagini: 300
Ilustrații: XV, 283 p. 136 illus., 108 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 x 17 mm
Greutate: 0.44 kg
Ediția:2024
Editura: Springer Nature Singapore
Colecția Springer
Seria Communications in Computer and Information Science
Locul publicării:Singapore, Singapore
De ce să citești această carte
Pentru inginerii de sistem și cercetătorii în inteligență artificială, acest volum oferă acces la ultimele inovații din spațiul tehnologic chinez în materie de IoT. Cititorul câștigă o înțelegere profundă a modului în care modelele mari de limbaj și viziune sunt integrate în dispozitive purtabile (AR glasses) și cum pot fi utilizate rețelele neuronale spiking pentru procesarea eficientă a datelor din senzori.
Descriere scurtă
The 51 full papers presented were carefully reviewed and selected from 151 submissions. The conference papers are organized in topical sections on:
Part I - Theories and Mathematical Methods for Intelligent Networked Things; Modeling and Simulation in Intelligent Networked Things.
Part II - Artificial Intelligence for Intelligent Networked Things; Optimization and Decision in Intelligent Networked Things.
Cuprins
.- Application of improved ResNet18 based neural network for non-invasive blood glucose testing.
.- iKnowiSee:AR Glasses with Language Learning Translation System and Identity Recognition System built based on Large Pre-Trained Models of Language and Vision and Internet of Things Technology.
.- HM-W2V:Word Embeddings from Hippocampus Spiking Neural Network.
.- Multi-target Intelligent Detecting Method Of Support Structure Defects Based On Digital Image Processing Technology.
.- Design of calculation algorithm for edge straight line accuracy of metal plate based on point cloud data.
.- Fault diagnosis of rolling bearings based on SVM and improved D-S evidence theory for multi-sensor fusion.
.- mmWave Radar Point Cloud Based Pose Estimation with Residual Blocks for Rehabilitation Exercise.
.- Enhancing Repetitive Action Counting Through Hierarchical Transformer-Based Radar-Vision Fusion.
.- Realizing Human Pose Estimation Based On Deep Kalman Filtering.
.- A Multi-Scale Feature Fusion Method for Demand Forecasting in Supply Chain Management.
.- Process Fault Diagnosis Based on Moving Window KECA and Random Forest.
.- Intelligent monitoring method for gear grinding machine spindle based on multi-source information fusion.
.- Research on Improving ResNet18 for Classifying Complex Images Based on Attention Mechanism.
.- A Framework for Automated Generation of Transmission Processes Based on Kinetic Knowledge Mapping.
.- Optimization and Decision in Intelligent Networked Things.
.- Intelligent Optimization Methods for Unmanned Cluster Delivery Support Task Allocation.
.- Knowledge-Specific Reinforcement Learning for Job-Shop Scheduling with Dynamic Processing States in Disassembly Factory.
.- Implementation of real-time robot monitoring and scheduling platform in cloud manufacturing environment.
.- Multi-mission UAV trajectory planning in Smart Agriculture with polarization learning model-driven by Harris Hawks Optimizer.
.- Optimal deception attacks on remote state estimation with heterogeneous vulnerabilities.
.- An effective method for extracting PV model parameters utilizing the Red-tailed hawk optimization algorithm
.- Research on Optimization Method of Ship Spare Parts Allocation Based on Improved Discrete Crow Search Algorithm.
.- Novel Augmented Tuna Swarm Optimization Algorithm for Mobile Robot Path Planning.
.- An Adaptive Fuzzy Quantum Behavior Particle Swarm Optimization Algorithm for Mobile Charging Scheduling in Wireless Rechargeable Sensor Networks.
.- Scheduling of Customized Tasks in Cloud Manufacturing with Deep Reinforcement Learning.
.- Strategy for Dependent Tasks under Vehicle Formation Assistance.
.- Harris Hawk optimized interactive multi-model target tracking method using particle filtering.