Examining the Impact of Deep Learning and IoT on Multi-Industry Applications, 1 volume
A mélytanulás, mint a legújabb mesterséges intelligencia-technika, számos valós probléma megoldásában bizonyult hatékonynak.
A mélytanulási algoritmusok hatékonyak, nagy teljesítményűek és hatékony szabványt jelentenek e problémák megoldására. Emellett a tárgyak internetével a mélytanulás a számítástechnika számos feltörekvő és fejlődő területén jelen van.
A mélytanulási algoritmusok forradalmat hoztak a számítógépes látás alkalmazásaiban, mivel hatékony megoldást vezettek be számos olyan képfeldolgozással kapcsolatos problémára, amelyek sokáig megoldatlanok vagy mérsékelten megoldottak maradtak. A különböző iparágakban - például az oktatásban, az egészségügyben, a közlekedésben és a biztonságban - alkalmazott különböző jelentős IoT-technológiák az IoT-t a mélytanulással kombinálják az összetett problémamegoldás és az ember és környezete közötti támogatott interakció érdekében. A Handbook of Research on the Impact of Deep Learning and IoT on Multi-Industry Applications (A mélytanulás és az IoT több iparágra gyakorolt hatásának kutatási kézikönyve) betekintést nyújt abba, hogy a mélytanulás az IoT-vel együtt hogyan hat különböző ágazatokra, például az egészségügyre, a mezőgazdaságra, a kiberbiztonságra és a közösségi médiaelemző alkalmazásokra.
A fejezetek különböző valós problémák megoldásait mutatják be e módszerek alkalmazásával, különböző kutatók nézőpontjából. Az olyan témák kiemelése mellett, mint az orvosi diagnosztika, az energiafogyasztás, az állatállomány kezelése, a biztonság és a közösségi média elemzése, ez a könyv ideális informatikusok, technológusok, biztonsági elemzők, orvosok, képalkotó szakemberek, diagnosztikusok, akadémikusok, kutatók, ipari szakértők, tudósok, valamint a számítástechnika, elektronika és elektrotechnika területén dolgozó egyetemi és posztgraduális hallgatók számára.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)