Data-Driven AI : A Multidisciplinary Approach: Techniques, Applications, and Insights from Multiple Domains
Lingua: inglese
Editore: Taylor & Francis Ltd (Sales) Mai 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - The International Conference on Data-Driven AI (ICDDA 2025) is a global platform dedicated to advancing the transformative potential of Artificial Intelligence (AI) and its interdisciplinary applications. Scheduled from May 7 to May 9, 2025, in Jorhat, India, the conference aims to bring together researchers, academics, industry professionals, and policymakers to explore cutting-edge developments and their real-world impacts. ICDDA 2025 focuses on a broad spectrum of AI-related topics, including but not limited to Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Structures and Algorithms, Data Mining, Image and Signal Processing, Natural Language Processing, Mathematical and Statistical Sciences, AI-Integrated Physical, Chemical, Biological, Environmental, Agricultural, Health and Social Sciences. By focusing on collaborative innovation, ICDDA 2025 aims to inspire progress in AI-driven technologies and their impact on science, industry, and society.The conference emphasizes the integration of AI with diverse scientific and industrial domains, showcasing applications in areas such as healthcare, sustainability, robotics, and automation. Through keynote speeches, technical paper presentations, workshops, and panel discussions, ICDDA 2025 will explore how AI can solve real-world challenges and drive innovation across fields.Unlike other conferences, ICDDA 2025 prioritizes an interdisciplinary approach, bridging the gap between theoretical research and practical applications. The event also emphasizes ethical AI practices and sustainability, making it relevant to a wide audience, including researchers, engineers, data scientists, students, and decision-makers.…
Codice articolo 9781041272366
- Titolo
- Data-Driven AI : A Multidisciplinary Approach: Techniques, Applications, and Insights from Multiple Domains
- Autore
- Dimpal Jyoti Mahanta
- Editore
- Taylor & Francis Ltd (Sales) Mai 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1041272367
- ISBN 13
- 9781041272366
- Peso dell'articolo
- 826 grammi
- Dimensioni
- 279x210x19 mm
The International Conference on Data-Driven AI (ICDDA 2025) is a global platform dedicated to advancing the transformative potential of Artificial Intelligence (AI) and its interdisciplinary applications. Scheduled from May 7 to May 9, 2025, in Jorhat, India, the conference aims to bring together researchers, academics, industry professionals, and policymakers to explore cutting-edge developments and their real-world impacts. ICDDA 2025 focuses on a broad spectrum of AI-related topics, including but not limited to Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Structures and Algorithms, Data Mining, Image and Signal Processing, Natural Language Processing, Mathematical and Statistical Sciences, AI-Integrated Physical, Chemical, Biological, Environmental, Agricultural, Health and Social Sciences. By focusing on collaborative innovation, ICDDA 2025 aims to inspire progress in AI-driven technologies and their impact on science, industry, and society.
The conference emphasizes the integration of AI with diverse scientific and industrial domains, showcasing applications in areas such as healthcare, sustainability, robotics, and automation. Through keynote speeches, technical paper presentations, workshops, and panel discussions, ICDDA 2025 will explore how AI can solve real-world challenges and drive innovation across fields.
Unlike other conferences, ICDDA 2025 prioritizes an interdisciplinary approach, bridging the gap between theoretical research and practical applications. The event also emphasizes ethical AI practices and sustainability, making it relevant to a wide audience, including researchers, engineers, data scientists, students, and decision-makers.
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Informazioni sull’autore
Dimpal Jyoti Mahanta is the Head and Associate Professor of Mathematics at The Assam Kaziranga University, Jorhat, India. He earned his Ph.D. in Mathematics from Tezpur University, specializing in parameter estimation for nonlinear growth models with applications in forestry. With over 11 years of teaching experience and serving as Head of the Department since 2019, he has significantly contributed to mathematical education and research.
Dibya Jyoti Bora is an accomplished academic and researcher specializing in Artificial Intelligence, Data Science, and Image Processing. He is an Associate Professor at The Assam Kaziranga University, serving as Vice President of the Institution’s Innovation Council and Research Coordinator.
Biju Kumar Dutta is an Associate Professor in the Department of Mathematics at the School of Basic Sciences, The Assam Kaziranga University, Jorhat, Assam, India. He earned his Ph.D. in special functions and fractional calculus from NERIST, Arunachal Pradesh, in 2014. He completed his Master’s and Bachelor’s degrees in Mathematics from Gauhati University, Assam.
Himashree Mahanta is an expert in Computational Chemistry, is an Assistant Professor at The Assam Kaziranga University, Jorhat. She holds a Ph.D. in Theoretical Chemistry from NIT Meghalaya, with research focused on intramolecular interactions in aromatic complexes. She also earned her M.Sc. in Chemistry from NIT Meghalaya and a B.Sc. in Chemistry from Gauhati University. With over 2.5 years of teaching and 2 years of industrial experience, Dr. Mahanta guides postgraduate research projects in areas like chemical dynamics simulations, reaction dynamics, and intermolecular interactions. Her work is published in reputed SCI-indexed journals, complemented by contributions to books and conferences. Dr. Mahanta is proficient in software tools like VENUS96 and Gaussian09 and skilled in Fortran 77 programming. Her achievements include the SERB-DST fellowship and the Nanoscale Horizons Poster Prize, recognizing her dedication to research and education.
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