Intelligent Technologies for Scientific Research and Engineering (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Bentham Science Publishers, 2026
- Brossura
- Nuovo

Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
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Paperback. Advanced Technologies for Science and Engineering - Vol. 4 is a comprehensive compilation of cutting-edge research at the intersection of artificial intelligence, data analytics, and advanced engineering applications. The book focuses on leveraging intelligent technologies to solve complex, real-world problems in today's data-driven landscape. Comprising thirty-seven peer-reviewed chapters, the volume blends theoretical foundations with practical implementations across diverse domains such as healthcare informatics, smart grids, energy forecasting, remote sensing, recommender systems, and climate modelling. It highlights innovative models, optimisation techniques, and scalable frameworks, supported by real-world case studies from industries including telecommunications, banking, e-commerce, and social media. Key Features -Extensive coverage of AI, machine learning, deep learning, and big data analytics.-46 peer-reviewed chapters combining theory with real-world applications.-Multidisciplinary topics, including healthcare, energy, climate science, and smart systems.-Focus on hybrid models, optimisation methods, and scalable frameworks.-Emphasis on contemporary challenges such as data privacy, sustainability, and intelligent automation. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Codice articolo 9798898815332
- Titolo
- Intelligent Technologies for Scientific Research and Engineering (Paperback)
- Autore
- R. Nagarajan
- Editore
- Bentham Science Publishers
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798898815332
Comprising thirty-seven peer-reviewed chapters, the volume blends theoretical foundations with practical implementations across diverse domains such as healthcare informatics, smart grids, energy forecasting, remote sensing, recommender systems, and climate modelling. It highlights innovative models, optimisation techniques, and scalable frameworks, supported by real-world case studies from industries including telecommunications, banking, e-commerce, and social media.
Key Features
-Extensive coverage of AI, machine learning, deep learning, and big data analytics.
-46 peer-reviewed chapters combining theory with real-world applications.
-Multidisciplinary topics, including healthcare, energy, climate science, and smart systems.
-Focus on hybrid models, optimisation methods, and scalable frameworks.
-Emphasis on contemporary challenges such as data privacy, sustainability, and intelligent automation.
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