Venu Gopal Rao / Krishna Prasad / Vijaya Bhaskar | Advances in Computational Intelligence | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 125 Seiten

Reihe: Communications in Computer and Information Science

Venu Gopal Rao / Krishna Prasad / Vijaya Bhaskar Advances in Computational Intelligence

First International Conference, ICACI 2023, Hyderabad, India, December 15–16, 2023, Proceedings
Erscheinungsjahr 2024
ISBN: 978-3-031-70001-9
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

First International Conference, ICACI 2023, Hyderabad, India, December 15–16, 2023, Proceedings

E-Book, Englisch, 125 Seiten

Reihe: Communications in Computer and Information Science

ISBN: 978-3-031-70001-9
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark



This book constitutes the refereed proceedings of the First International Conference on Advances in Computational Intelligence, ICACI 2023, held in Hyderabad, India, during December 15–16, 2023.

The 7 full papers and 2 short papers included in this book were carefully reviewed and selected from 234 submissions. These papers focus on the diverse applications of Data engineering in various areas such as Data Mining, Artificial Intelligence, Natural Language Processing, Pattern Recognition, and Machine Learning.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


.- Smart Helmet.
.- Brain Tumor Detection Using CNN.
.- An Efficient Machine Learning Enabled Algorithm to Predict Student Performance in Higher  Education.
.- Accelerating Neural Network Model Deployment  with Transfer Learning Techniques using Cloud Edge – Smart IoT Architecture.
.- Machine Learning Revolutionizing in Gestational Diabetes Care.
.- Detection of Malwares on Android Devices Using A Genetic Algorithm – Based Feature Selection And Machine Learning.
.- Deep Learning – Based Health Care System Using Chest X – Ray Scans for Image Classification.
.- Advancements and Challenges in Text Summarization: An Overview of Methods and Strategies in Brief.
.- A Novel Methodology to Predict and Detect the Consumption of Power for Smart Commercial Areas using Stacked GRU and LSTM (called Deep GRULS Architecture).



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