Chatterjee / Tsai / Weber | Sustainable Communication, Machine Intelligence and Metaverse | Buch | 978-981-969649-9 | www.sack.de

Buch, Englisch, 1073 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 1993 g

Reihe: Springer Proceedings in Information and Communication Technologies

Chatterjee / Tsai / Weber

Sustainable Communication, Machine Intelligence and Metaverse

Proceedings of the International Conference, SCMIM 2025
Erscheinungsjahr 2026
ISBN: 978-981-969649-9
Verlag: Springer

Proceedings of the International Conference, SCMIM 2025

Buch, Englisch, 1073 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 1993 g

Reihe: Springer Proceedings in Information and Communication Technologies

ISBN: 978-981-969649-9
Verlag: Springer


The Proceedings of the 1st International Conference on Sustainable Communication, Machine Intelligence, and Metaverse (SCMIM) - 2025 serve as a comprehensive compilation of state-of-the-art research, innovative solutions, and insightful discussions presented during the conference. It covers a variety of topics within three main areas: sustainable communication technologies, machine intelligence and decision analytics applications, and metaverse paradigms. This collection is a valuable resource for researchers, industry professionals, and academics, offering detailed analyses and practical insights into the latest advancements in sustainable communication, AI-driven decision analytics, and the expanding field of the metaverse. With contributions from leading experts worldwide, the proceedings will provide a rich repository of knowledge and act as a catalyst for future research and development in these transformative domains.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


A comprehensive review of artificial intelligence and machine learning in cyber-physical systems for grid-connected wind turbine control.- VLSI Implementation of Multiplier and Accumulator.- Millimeter wave Window Frequency Estimation Using Machine Learning.- Analysis of Automatic Speech Recognition for Domain Specific Contents.- Enhancement of dust and shading level classification of solar panel using Multi Agent based Hybrid Machine Learning.



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