Yang / Zhang / Wang | Artificial Intelligence and Mobile Services - AIMS 2023 | Buch | 978-3-031-45139-3 | sack.de

Buch, Englisch, 117 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 213 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Yang / Zhang / Wang

Artificial Intelligence and Mobile Services - AIMS 2023

12th International Conference, Held as Part of the Services Conference Federation, SCF 2023, Honolulu, HI, USA, September 23-26, 2023, Proceedings
1. Auflage 2023
ISBN: 978-3-031-45139-3
Verlag: Springer Nature Switzerland

12th International Conference, Held as Part of the Services Conference Federation, SCF 2023, Honolulu, HI, USA, September 23-26, 2023, Proceedings

Buch, Englisch, 117 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 213 g

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-031-45139-3
Verlag: Springer Nature Switzerland


This book constitutes the refereed proceedings of the 12th International Conference on Artificial Intelligence and Mobile Services, AIMS 2023, Held as Part of the Services Conference Federation, SCF 2023, Honolulu, HI, USA, September 23–26, 2023.

The 9 full papers presented together and selected from 16 submissions. The conference focuses on AI modeling; AI analysis; AI & mobile applications; AI architecture; AI management; AI engineering; mobile backend as a service (MBaaS); and user experience of AI & mobile services.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Research Track.-Artificial Bee Colony Algorithm Based on Improved Search Strategy.- Pathological Voice Recognition Based on Multi-Feature Fusion.- A Generative Model for Structured Sentiment Analysis.-Artificial Bee Colony Algorithm Based on Improved Search Strategy.-Traffic Flow Prediction Based on Attention Mechanism Convolutional Neural Network.- Application Track.-Design and Implementation of IoT-Enabled Intelligent Fire Detection System Using Neural Networks.- Integrating State-Of-The-Art Face Recognition and Anti-Spoofing Techniques Into Enterprise Information Systems.- The Load Forecasting of Special Transformer Users Based on Unsupervised Fusion Model.- Edge AI Patterns.



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