دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Chua-Chin Wang (editor). Arumugam Nallanathan (editor)
سری:
ISBN (شابک) : 3031437802, 9783031437809
ناشر: Springer
سال نشر: 2023
تعداد صفحات: 122
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 6 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب 6th International Conference on Signal Processing and Information Communications: ICSPIC 2023 (Signals and Communication Technology) به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب ششمین کنفرانس بین المللی پردازش سیگنال و ارتباطات اطلاعات: ICSPIC 2023 (سیگنال ها و فناوری ارتباطات) نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
Preface Conference Committees Contents Chapter 1: Automatic Recognition of Wild Animals for Road Accident Prevention Using Deep Learning with Yolov4 1.1 Introduction 1.2 Related works 1.2.1 Object Detection Models Based on Deep Learning 1.2.2 Roadside Video Surveillance of Wild Animals 1.3 Detection Approach Based on Yolov4 1.3.1 Architecture of Yolov4 1.3.2 Construction of Our Dataset 1.4 Experimentation and Validation 1.4.1 Setting Up the Experiments 1.4.2 Performance Measures of Our Model 1.4.3 Results and Analysis 1.4.4 Test 1.5 Conclusion and Outlook References Chapter 2: Continual Learning of Deep Learning for Indonesian Sentiment Analysis 2.1 Introduction 2.2 Methods 2.2.1 Convolutional Neural Network 2.2.2 Long Short-Term Memory 2.2.3 Bidirectional Encoder Representation from Transformers 2.3 Experiment 2.3.1 Data Sets 2.3.2 Preprocessing 2.3.3 Model Implementation 2.3.4 Continual Learning Implementation 2.3.5 Transfer of Knowledge 2.3.6 Retain of Knowledge 2.3.7 Sequences of Source Domains 2.4 Conclusion References Chapter 3: Multi-scale Dual-Attention-Based U-Net for Breast Cancer Segmentation in Ultrasound Images 3.1 Introduction 3.2 Related Works 3.3 Methodology 3.3.1 The Proposed MDAU-Net Architecture 3.3.2 Dataset 3.4 Experimental Results 3.4.1 Experimental Setup 3.4.2 Evaluation Metrics 3.4.3 Comparison with the State-of-the-Art BUS Segmentation Methods 3.4.4 Qualitative Results 3.5 Conclusion and Future Work References Chapter 4: Introduce the CH Role Rotation Mechanism in the Multilayered Deterministic WSN Clustering to Achieve Long-Term Load... 4.1 Introduction 4.2 Background and Terminology 4.2.1 WSN Clustering 4.2.2 CH Role Rotation 4.3 State of Art 4.4 Implementation of the CH Role Rotation 4.4.1 Calculating the Number of Rounds to Rotate CHs 4.4.2 The CH Role Rotation Algorithm 4.4.3 Routing 4.4.4 Simulation 4.5 Conclusion References Chapter 5: IoT Feature Assessment for Smart Cities via Intuitionistic Fuzzy Selected Element Reduction Approach (IF-SERA) 5.1 Introduction 5.2 Preliminaries 5.3 Methodology 5.4 Case Study 5.5 Conclusion References Chapter 6: Predicting Cyber-Trafficking Websites Using a Naive Bayes Algorithm, Logistic Regression, KNN, and SVM 6.1 Introduction 6.2 Review of Related Studies and Literature 6.2.1 Review on the Human Trafficking Cases 6.2.2 Review on the Analytics to Combat Human Trafficking 6.3 Development of Cyber Trafficking Websites Classification Models 6.4 Evaluation of the Model 6.5 Conclusion References Chapter 7: Flood Forecasting Using Edge AI and LoRa Mesh Network 7.1 Introduction 7.2 Related Work 7.2.1 Edge AI 7.2.2 NerveNet 7.3 System Architecture 7.3.1 Dataset 7.3.2 AI Model Training in Google Colab 7.3.3 AI Model Optimization Using OpenVINO 7.3.4 Evaluation Metrics 7.4 Results and Discussions 7.5 Conclusion References Chapter 8: Lightweight Certificateless Signature Scheme for Resource-Constrained IoT Environment 8.1 Introduction 8.2 Related Work 8.3 Related Work 8.3.1 Complexity Assumption 8.3.2 Certificateless Signature 8.3.3 Security Model 8.4 Reviews of Xiang et al.´s Scheme 8.5 Attacks on Xiang et al.´s CLS Scheme 8.6 Our Scheme 8.6.1 Our Construction 8.6.2 Security Proof 8.7 Performance Evaluation 8.8 Conclusion References Chapter 9: NeSi: Netizen Simulator for Evaluating Internet Public Opinion Analysis System 9.1 Introduction 9.2 Related Work 9.2.1 Internet Public Opinion Analysis 9.2.2 User Simulation in Natural Language Processing 9.3 Simulation Methodology 9.3.1 Opinion Leader Module 9.3.2 Classification Based on Reading Difficulty and Sentiment 9.3.3 Follower Module 9.4 Experiments 9.4.1 Experimental Data and Methods 9.4.2 Experimental Evaluation 9.5 Conclusion References Index