Ghazdali / Laghrib | Proceedings of the Third ICMDS'24: Machine Learning, Inverse Problems and Related Fields | Buch | 978-3-031-94801-5 | sack.de

Buch, Englisch, 250 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 400 g

Reihe: Lecture Notes in Networks and Systems

Ghazdali / Laghrib

Proceedings of the Third ICMDS'24: Machine Learning, Inverse Problems and Related Fields


Erscheinungsjahr 2025
ISBN: 978-3-031-94801-5
Verlag: Springer Nature Switzerland

Buch, Englisch, 250 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 400 g

Reihe: Lecture Notes in Networks and Systems

ISBN: 978-3-031-94801-5
Verlag: Springer Nature Switzerland


This book offers innovative insights into the integration of machine learning and inverse problems, showcasing cutting-edge methodologies that enhance computational efficiency and accuracy. By leveraging artificial intelligence, optimization techniques, and high-performance computing, it addresses complex challenges across various scientific and industrial domains. The contributions featured in this book encompass theoretical advancements and practical applications, highlighting diverse topics such as data-driven approaches, uncertainty quantification, and algorithmic innovations. This interdisciplinary collection is designed for researchers, practitioners, and students interested in the transformative potential of informatics and computational sciences. By presenting meticulously reviewed papers from the Third International Conference on Mathematical and Computational Sciences (ICMDS 2024), this issue serves as a valuable resource for fostering further research and development, inspiring new approaches to solving pressing problems through advanced computational methods.

Ghazdali / Laghrib Proceedings of the Third ICMDS'24: Machine Learning, Inverse Problems and Related Fields jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


HMM-GMM Acoustic Modeling for Arabic Speech Recognition System.- Machine Learning Prediction of Long Jump Performance Based on Biomechanical Factors.- Arabic Sign Language Classification using CNN-LSTM Integration for Enhanced Gesture Recognition.- Data Exploration by Unifying Clustering and Association Rule mining.



Ihre Fragen, Wünsche oder Anmerkungen
Vorname*
Nachname*
Ihre E-Mail-Adresse*
Kundennr.
Ihre Nachricht*
Lediglich mit * gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.
Wenn Sie die im Kontaktformular eingegebenen Daten durch Klick auf den nachfolgenden Button übersenden, erklären Sie sich damit einverstanden, dass wir Ihr Angaben für die Beantwortung Ihrer Anfrage verwenden. Selbstverständlich werden Ihre Daten vertraulich behandelt und nicht an Dritte weitergegeben. Sie können der Verwendung Ihrer Daten jederzeit widersprechen. Das Datenhandling bei Sack Fachmedien erklären wir Ihnen in unserer Datenschutzerklärung.