Jemili / Mosbah | Distributed Computing for Emerging Smart Networks | Buch | 978-3-032-06776-0 | www.sack.de

Buch, Englisch, Band 2633, 174 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm

Reihe: Communications in Computer and Information Science

Jemili / Mosbah

Distributed Computing for Emerging Smart Networks

5th International Workshop, DiCES-N 2025, Hammamet, Tunisia, April 26-27, 2025, Revised Selected Papers
Erscheinungsjahr 2026
ISBN: 978-3-032-06776-0
Verlag: Springer-Verlag GmbH

5th International Workshop, DiCES-N 2025, Hammamet, Tunisia, April 26-27, 2025, Revised Selected Papers

Buch, Englisch, Band 2633, 174 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm

Reihe: Communications in Computer and Information Science

ISBN: 978-3-032-06776-0
Verlag: Springer-Verlag GmbH


This book constitutes revised selected papers from the 5th International Workshop on Distributed Computing for Emerging Smart Networks, DiCES-N 2025, held in Hammamet, Tunisia, during April 26-27, 2025.

The 7 full papers, 2 short papers and 1 invited paper included in this book were carefully reviewed and selected from 24 submissions. These papers focus on following topical sections: Artificial intelligence for safety and security; Artificial intelligence for e-health.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


.- Artificial intelligence for safety and security.

.- Blockchain for Secure and Sustainable Digital Cities: Innovations, Challenges, and Future Directions.

.- Continual Federated Learning Approach for Distributed Network Intrusion Detection: A Case Study on Software Defined Networking.

.- On the Optimization of Drone Collision Avoidance using Deep Reinforcement Learning and Time-to-Collision Estimation.

.- Towards Robust Traffic Prediction: Leveraging GNNs, Data Augmentation, and Hybrid Models.

.- Towards transitional reconfiguration of WSNs’ distributed algorithms.

.- Artificial intelligence for e-health.

.- Advancing Smart Healthcare with an Enhanced Multi-Modal for Med-VQA.

.- Improving Clinical Diagnosis: An Enhanced 3D U-Net Architecture with SE Blocks for Brain Tumor Segmentation.

.- AI-Powered Early Detection of Ophthalmic Diseases through Eye Aspect Ratio Analysis in Smartphone Videos: Dry Eye and Refractive Errors Diseases Study-Case.

.- Artificial Intelligence in Sleep Apnea Detection: A Review.

.- Advancements in Image Segmentation Techniques for Uterine Diseases:A Comprehensive Review.



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