Internet of Things, Artificial Intelligence and Mechanical Automation
Beschreibung
Produktdetails
The two-volume set LNICST 641 and 642 constitutes the proceedings of the 5th International Conference on Internet of Things, Artificial Intelligence and Mechanical Automation, IoTAIMA 2024, held in Hangzhou, China, during July 19 21, 2024.
The 38 full papers and 17 short papers included in this book were carefully reviewed and selected from 126 submissions. They focus on rapid development of technology, the IoT, AI and mechanical automation. They were organized in topical sections as follows:
Part I: Internet of Things Model Construction and Strategy Analysis; Intelligent Sensing and Fault Detection Technology
Part II: Intelligent Sensing and Fault Detection Technology; Robot Modeling and Automation Control
Part volume-I.
Internet of Things Model Construction and Strategy Analysis.
.- A Structural Design Optimization Framework Based on the Integration of SolidWorks, Patran, Nastran and Isight.
.- Innovating Fire Monitoring System of High-rise Building around Internet of Things Technology.
.- An Authentication Method Based on Improved Butterfly Optimization Algorithm and XGBoost.
.- Strategies for Improved Data Transmission in LoRa IoT Systems: Evaluating Adaptive Data Rate and Shannon-Based Approaches.
.- Robustness Analysis and Improvement of Networked Control Systems Based on Time-delay Compensation.
.- Classification of Early Stages of Retinopathy of Prematurity Based on Convolutional Neural Networks of Weighted Ensemble Strategy.
.- Research on the Data Storage Model for a Blockchain-Based Agricultural Product Traceability System.
.- A Method for On-site Unmarked Identification of Product Assembly States.
.- A Research on Perception Control and Simulation Modeling of an Industrial Internet Platform.
.- A Memristive Neural Network for Learning and Generalization based on Albert Associative Memory.
.- TIM-GCN Speech Emotion Recognition Network Based on Generative Adversarial Network.
.- Machine Learning Based Network Attack Warning and Predictive Precision Protection.
.- A Bayesian Update-Based Strategy for Fusing Extended Traversability Maps.
.- Acoustic Parameter Model of Consonants in Dunhuang Dialect.
.- Innovative Heuristic-based Periodic Iterative RRT_ Trajectory Planning Algorithm.
.- Design and Construction of the Typical Application System of the Agricultural Internet of Things.
.- Risk Assessment System for Digital Workshop.
.- Research on Multi-AGV Hierarchical Intelligent Scheduling Method Based on Bidirectional A_.
.- Controllable Emotional Speech Synthesis Based on the Ranking of Relative Emotional Attributes.
.- Design of an Event Tracing Mechanism Based on a Domestic Hypervisor.
Intelligent Sensing and Fault Detection Technology.
.- Smart Meter Data Management and Visualization for Intelligent Energy Development.
.- An Improved Zernike Moment Subpixel Edge Detection Algorithm Based on Adaptive Threshold.
.- Railway Foreign Body Intrusion Algorithm Based on Improved YOLOv7-Tiny MS YOLOv7-Tiny.
.- Self-supervised Graph Autoencoder with Node Feature Convolution for Community Detection.
.- YOLO-GNN: An improved GNN based YOLOv4 Algorithm for Street Pedestrian Detection.
.- Application of the RT-LSTM Model with Multi-dimensional Feature Extraction in PM2.5 Concentration Prediction.
.- Research on Identification of Apple Leaf Diseases Based on an Improved YOLOv5s Model.
Part volume-II
Intelligent Sensing and Fault Detection Technology.
.- Enhancing Fault Detection in Electric Vehicle Lithium Batteries Using Unlabeled Data.
.- Bearing Faults Diagnosis Based on EEMD and Probability Density Analysis.
.- Deep Learning-based Hand Keypoints Detection for Industrial Manipulation Gestures.
.- Development of Static Calibration Device for Eddy Current Sensors.
.- Prediction of Landing Spare Parts Consumption Based on Multiple Linear Regression.
.- Navigation Fuel Consumption Prediction Based on Improved LSTM Network.
.- Research on a Radar Image Alignment Method.
.- One-shot Talking Head Generation with Audio-aware Identity Compensation.
.- Lightweight End-to-End Enabled Joint Source-Channel Coding for Wireless AUV Image Transmission.
.- Method for Predicting Impact Point of Trajectory Correction Projectile Based on IDBO-XGBoost.
.- Research on Insulator Fault Detection Based on Improved YOLOv5.
.- Design of Attitude Calculation Algorithm Based on Kalman and Mahony Complementary Filtering.
Robot Modeling and Automation Control
.- Research and Design of Terminal Logistics and Distribution Robots.
Internet of Things, Artificial Intelligence and Mechanical Automation – IoTAIMA 2024 Proceedings (2 Bände)
Du suchst gebündelte Forschung zu Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI) und mechanischer Automatisierung in einem wissenschaftlichen Sammelwerk? Internet of Things, Artificial Intelligence and Mechanical Automation dokumentiert die Beiträge der 5th International Conference on Internet of Things, Artificial Intelligence and Mechanical Automation (IoTAIMA 2024), die in Hangzhou (China) stattfand. Das Werk ist als zweibändiges Proceedings-Set angelegt und richtet sich an alle, die aktuelle Ansätze, Methoden und Anwendungen in diesen Themenfeldern nachvollziehen möchten. Damit eignet es sich besonders als Referenz für Studium, Forschung und Entwicklung.
Besonderheiten / Qualität / Eigenschaften
Das Set umfasst laut Produktinfo zwei Teilbände (LNICST 641 und 642) mit 38 Full Papers und 17 Short Papers, die aus 126 Einreichungen ausgewählt wurden. Inhaltlich decken die Beiträge u. a. Modellkonstruktion und Strategieanalyse im IoT, intelligente Sensorik und Fehlerdiagnose sowie Robot Modeling und Automation Control ab. Die Kapitel sind thematisch gegliedert, was Dir das gezielte Nachschlagen erleichtert – etwa wenn Du nach Verfahren zur Fault Detection, Datenübertragung in LoRa-Systemen oder Ansätzen aus Machine Learning und Deep Learning suchst.
Qualität und Langlebigkeit
Als Konferenzband ist das Werk vor allem als langfristige Wissensquelle gedacht: Du kannst einzelne Papers gezielt zitieren, Methoden vergleichen oder Literaturpfade für eigene Projekte ableiten. Für eine lange Nutzung empfiehlt sich eine saubere Ablage (z. B. im Regal nach Themengebiet) und das Markieren relevanter Kapitel, damit Du sie in Projekten schnell wiederfindest. Herkunft: Zu Herstellungsort und Produktionsdetails liegen in den vorliegenden Produktinformationen keine verlässlichen Angaben vor.
Kauf- oder Nutzungstipp
Wenn Du das Set für ein Projekt nutzt, starte mit der Inhaltsübersicht der beiden Bände und lege Dir eine kurze „Leseliste“ an: 5–10 Papers, die direkt zu Deiner Fragestellung passen (z. B. IoT-Datenübertragung, Fault Detection oder Robot Control). So vermeidest Du, Dich in der Breite zu verlieren, und kannst die Proceedings als strukturierte Arbeitsgrundlage verwenden. Für Teams ist es hilfreich, Kapitel aufzuteilen und die wichtigsten Ergebnisse in einem gemeinsamen Dokument zusammenzufassen.
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 entspricht. Die Auswahl der Produkte liegt in der Verantwortung unserer Partner, während fairplace die Einhaltung der Qualitäts-Leitplanken sicherstellt.
- Vorteile: gebündelte aktuelle Forschung zu IoT, AI und Automatisierung; klare thematische Gliederung; geeignet zum Zitieren
- Typische Einsatzbereiche: wissenschaftliche Recherche, Literaturarbeit, Projekt- und Methodenvergleich, Lehre
- Zielgruppen: Studierende, Forschende, Entwickler in IoT/AI/Automation
- Eigenschaften: Proceedings-Set (2 Bände), 38 Full Papers + 17 Short Papers, Konferenz IoTAIMA 2024 (Hangzhou, China)
Fragen zu Internet of Things, Artificial Intelligence and Mechanical Automation
- Was ist Internet of Things, Artificial Intelligence and Mechanical Automation?
- Es ist ein zweibändiges wissenschaftliches Proceedings-Set zur Konferenz IoTAIMA 2024. Du findest darin begutachtete Fachbeiträge zu IoT, Künstlicher Intelligenz und mechanischer Automatisierung, die sich als Referenz und für Literaturarbeit eignen.
- Woher stammt Internet of Things, Artificial Intelligence and Mechanical Automation?
- Internet of Things, Artificial Intelligence and Mechanical Automation 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 Internet of Things, Artificial Intelligence and Mechanical Automation verwendet?
- Du nutzt das Set zum gezielten Nachschlagen und Lesen einzelner Papers, je nach Themengebiet und Fragestellung. Durch die thematische Struktur kannst Du Kapitel zu IoT-Modellen, intelligenter Sensorik/Fault Detection oder Robot Modeling und Automation Control auswählen und für eigene Arbeiten auswerten.
- Was macht Internet of Things, Artificial Intelligence and Mechanical Automation 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 Internet of Things, Artificial Intelligence and Mechanical Automation geeignet?
- Für Dich, wenn Du in IoT, AI oder Automatisierung forschst, studierst oder entwickelst und eine zitierfähige Sammlung aktueller Konferenzbeiträge brauchst. Besonders passend ist es, wenn Du Methoden, Modelle oder Anwendungsfälle vergleichen und daraus Ansätze für eigene Projekte ableiten möchtest.
