Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making
Beschreibung
Produktdetails
This two-volume set constitutes the proceedings of the 11th International Symposium on Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making, IUKM 2025, held in Ho Chi Minh City, Vietnam, during March 17-19, 2025.
The 55 full papers in this book were carefully reviewed and selected from 116 submissions. They were organized in topical sections as follows:
Part I: Invited Talks; Machine Learning; Pattern Recognition and Data Analysis; Applications.
Part II: Uncertainty Management and Decision Making; Optimization and Statistical Methods; Applications.
.- Invited Talks.
.- On Conditional Event Algebra for Probability Reasoning in System Design.
.- Information Fusion as a Useful Tool to Estimate Parameters from
Imprecise Data?.
.- Machine Learning.
.- Robust Classification in Bayesian Neural Networks.
.- Nonparametric Estimation using Kolmogorov-Arnold Network .
.- A Local PCA Model Induced from Linear Fuzzy Clustering With Cluster Separation.
.- A Revised Method on Judging Abstract Shape of a Curve on a Two-Dimensional Plane.
.- SMC-PATE: A Secure Enhanced Private Aggregation of Teacher Ensembles with Secure Multiparty Computation.
.- Self-Explaining Neural Network for Multi-Criteria Sentiment Analysis.
.- A Multimodal Deep Ensemble Framework for Skin Lesion Classification.
.- Pattern Recognition and Data Analysis.
.- Fourier-Enhanced Student-Teacher Distillation for Semi-Supervised Medical Image Segmentation.
.- Real-Time Monitoring and Anomaly Detection in Server Lab Environments Using ESP32 DevKit and VAE-Bi-LSTM Hybrid Model.
.- Onboarding Process from Power-Up to Motion Detection Using ESP32-EYE: A Quick and Comprehensive Approach.
.- Enhancing Iris Verification through Multiple Distance Measurement Fusion and Enrollment Screening Mechanism.
.- Enhance Biometric Authentication: Integrating Iris and Periocular Verification through Support Vector Classification.
.- Lite-SCMamba: A Lightweight Model Applying Spatial and Channel Attention with Mamba Framework for Medical Image Segmentation.
.- Classification of Breast Cancer for Mammography Using High Resolution Network.
.- Improving Brain Disease Classification Accuracy using Ensemble Learning.
.- Lung Cancer Detection Using Deep Neural Networks And Radiological Imaging.
.- Integration Vision-Language Models for Feature Extraction in Multi-Camera Multi-Object Tracking.
.- Applications.
.- Enhance Air Quality Index Prediction with Inception Time - BiLSTM Model and Huber Loss.
.- Enhancing Pose Adaptability in Virtual Try-On Systems.
.- MiniMedMind: Small-Scale LLM for High-Performance Medical VQA on Chest X-ray.
.- Enhanced Human Action Recognition from Synthetic UAVs Data Using Landmark Extraction and Mamba-based Model.
.- Anti-spoofing Using ResNet50 with Linear Discriminant Analysis for Automatic Speaker Verification.
.- Vietnamese Receipt Information Extraction Using OCR and Deep Learning: A Hybrid Approach with Fuzzy CMeans and PhoBERTv2.
.- Enhancing Vietnamese Mental Health Question-Answering Systems: Adaptive Retrieval Augmented Generation Pipeline and Data Augmentation for Large Language Models.
.- Real-time Wildfire-prone Area Monitoring and Early Warning System Based on Two-stage YOLO-based Smoke Detection Model.
.- Water Surface Level Estimation Based on the Fast Segment Anything Model for Coastal Monitoring Systems.
Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making – IUKM 2025 Proceedings (2-Band-Set)
Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making ist für Dich spannend, wenn Du Dich mit Unsicherheit in Daten, Modellen und Entscheidungen beschäftigst – von Machine Learning bis zu Optimierung und statistischen Methoden. Dieses Zwei-Bände-Set dokumentiert das 11. International Symposium on Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making (IUKM 2025), das vom 17.–19. März 2025 in Ho Chi Minh City (Vietnam) stattfand. Du bekommst damit einen aktuellen Querschnitt durch Forschung, die Unsicherheit nicht ausblendet, sondern systematisch modelliert und nutzbar macht. Gerade für Literaturarbeit, Methodenauswahl und neue Forschungsfragen ist so ein Proceedings-Set eine sehr effiziente Grundlage.
Besonderheiten / Qualität / Eigenschaften
Das Set umfasst 55 Full Papers, die aus 116 Einreichungen begutachtet und ausgewählt wurden. Die Inhalte sind in zwei Teile gegliedert: Part I (Invited Talks; Machine Learning; Pattern Recognition and Data Analysis; Applications) und Part II (Uncertainty Management and Decision Making; Optimization and Statistical Methods; Applications). Dadurch kannst Du je nach Fragestellung entweder methodisch (z. B. ML/Pattern Recognition) oder entscheidungsorientiert (z. B. Uncertainty Management/Optimization) einsteigen.
Beispiele aus den Themenfeldern reichen von probabilistischem Reasoning und Information Fusion über robuste Klassifikation in Bayesian Neural Networks bis hin zu Anwendungen wie Anomalie-Erkennung, medizinischer Bildanalyse oder Monitoring-Systemen. Wenn Du an der Schnittstelle von Datenanalyse und Entscheidungsfindung arbeitest, hilft Dir die Bandstruktur, verwandte Ansätze schnell zu clustern und vergleichbar zu machen.
Qualität und Langlebigkeit
Als umfangreiches Proceedings-Set ist Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making auf wiederholte Nutzung ausgelegt: Du kannst einzelne Papers als Referenz für Methoden, Definitionen und Evaluationsansätze heranziehen oder das Set als Ausgangspunkt für systematische Literaturrecherchen nutzen. Die klare Gliederung nach Themenblöcken erleichtert Dir das spätere Wiederfinden, etwa wenn Du zwischen ML-Methoden und Entscheidungs-/Optimierungsfragen wechselst. Für eine lange Nutzungsdauer genügt die übliche, trockene Aufbewahrung von Fachliteratur.
Herkunft: Der Herstellungs- bzw. Produktionsort ist anhand der vorliegenden Produktinformationen nicht belastbar belegbar; das Buch wird überregional über den Fachbuchhandel vertrieben.
Kauf- oder Nutzungstipp
Wenn Du das Set für ein Projekt nutzt, starte mit dem Inhaltsverzeichnis und lege Dir eine eigene „Methodenkarte“ an: Welche Papers liefern Dir Modelle (z. B. Bayesian/Ensemble), welche liefern Dir Metriken und welche liefern Dir Anwendungen als Benchmark? So findest Du schneller passende Referenzen – und kannst Deine eigene Methodik sauber begründen.
Erhältlich bei fairplace
Dieses Produkt wird von Buchschatz in dessen eigenem Sortiment geführt und über unseren Marktplatz zur Verfügung gestellt. fairplace tritt hierbei nicht als Einkäufer oder Bestimmer des Sortiments auf. Wir verstehen uns als unabhängige, kuratierte Plattform, die Transparenz schafft: Bevor ein Artikel bei uns gelistet wird, validieren wir lediglich, ob er unseren definierten Standards an Materialgüte und Nutzwert/Qualität entspricht. Die Auswahl der Produkte liegt in der Verantwortung unserer Partner, während fairplace die Einhaltung der Qualitäts-Leitplanken sicherstellt.
- Vorteile: aktuelles IUKM-2025-Set; 55 begutachtete Full Papers; klare Gliederung nach ML, Pattern Recognition, Uncertainty Management, Optimierung
- Typische Einsatzbereiche: Forschung & Lehre, Literaturrecherche, Methodenvergleich, Modellierung von Unsicherheit, Entscheidungsunterstützung
- Zielgruppen: Studierende, Forschende, Data-Science- und ML-Teams, Analysten mit Fokus auf robuste Entscheidungen
- Eigenschaften: Proceedings (2 Bände), Symposium IUKM 2025 in Ho Chi Minh City, thematisch breit mit Anwendungen
Fragen zu Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making
- Was ist Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making?
- Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making ist ein Zwei-Bände-Proceedings-Set zum IUKM 2025. Es bündelt begutachtete Fachbeiträge, die Methoden und Anwendungen rund um Unsicherheit in Datenanalyse, Modellierung und Entscheidungsfindung behandeln.
- Woher stammt Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making?
- Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making wird von internationalen Partnern nach hohen Qualitätsstandards gefertigt. Wir bei fairplace haben dieses Produkt bewusst ausgewählt, da es unseren hohen Ansprüchen an Materialgüte und Langlebigkeit entspricht.
- Wie wird Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making verwendet?
- Du verwendest das Set als Referenzsammlung: Wähle den passenden Themenblock (z. B. Machine Learning oder Optimization and Statistical Methods) und nutze einzelne Papers für Definitionen, Methoden, Evaluationsdesigns und Vergleichswerte. Für eigene Arbeiten ist es sinnvoll, pro Paper kurz Problem, Ansatz, Datenbasis und Ergebnis zu extrahieren.
- Was macht Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making bei fairplace besonders?
- Das Besondere ist unser zweistufiges Vertrauensmodell: Während der Händler eigenverantwortlich entscheidet, welche Produkte er in sein Sortiment aufnimmt, fungiert fairplace als Prüfinstanz. Wir validieren jedes Angebot anhand unserer Kriterien für Qualität und Langlebigkeit. So stellen wir sicher, dass nur Produkte auf unserem Marktplatz erscheinen, die unseren hohen Anforderungen gerecht werden, auch wenn sie nicht direkt aus der Region stammen.
- Für wen ist Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making geeignet?
- Das Set ist geeignet, wenn Du Unsicherheit in Modellen und Entscheidungen methodisch sauber behandeln willst – etwa in Data Science, Machine Learning, Optimierung oder angewandter Statistik. Es passt besonders gut für Forschung, Masterarbeiten/Dissertationen und Teams, die robuste, nachvollziehbare Entscheidungen aus Daten ableiten müssen.
