The 7th International Conference on Wireless, Intelligent and Distributed Environment for Communication : WIDECOM 2024 (Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies 237) / Herausgegeben:Woungang, Isaac/ Dhurandher, Sanjay Kumar

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The 7th International Conference on Wireless, Intelligent and Distributed Environment for Communication : WIDECOM 2024 (Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies 237) （2025. x, 202 S. X, 202 p. 82 illus., 68 illus. in color. 235 mm）

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The 7th International Conference on Wireless, Intelligent and Distributed Environment for Communication : WIDECOM 2024 (Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies 237) （2025. x, 202 S. X, 202 p. 82 illus., 68 illus. in color. 235 mm）

Herausgegeben:Woungang, Isaac/ Dhurandher, Sanjay Kumar

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製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 200 p.
言語 ENG
商品コード 9783031808166

Full Description

This book presents the proceedings of the 7th International Conference on Wireless Intelligent and Distributed Environment for Communication (WIDECOM 2024), which took place at Keene State College, Keene, New Hampshire, USA, October 16-18, 2024. The book addresses issues related to new dependability paradigms, design, and performance of dependable network computing and mobile systems, as well as issues related to the security of these systems. The goal of the conference is to provide a forum for researchers, students, scientists and engineers working in academia and industry to share their experiences, new ideas and research results in the above-mentioned areas.

Chapter 1. Implicit Test Case Identification/Selection for Test Case Prioritisation using Natural Language Processing .- Chapter 2. Feasibility of Adversarial Attacks Against Machine Learning Models.- Chapter 3. Enhanced Public Safety: Real-Time Crime Detection with CNN-LSTM in Video Surveillance.- Chapter 4. Deep Reinforcement Learning-Based Open and Hybrid Switching-Driven Software-Defined Networking: Adaptability and Comparison.- Chapter 5. Machine Learning Algorithms for Energy Consumption Prediction in Smart Homes: A Comparative Study.- Chapter 6. IoT Device Fingerprinting for Anomaly Detection.- Chapter 7. Survey-Based Machine Learning Models for Early Detection of Diabetes .- Chapter 8. OptimizingWearable Sensors with Multi-Feature Approximate Computing.- Chapter 9. Breast Cancer Histology Images Segmentation Using Connected Component Analysis.- Chapter 10. Optimized Smart Insole Design for Temporal Gait Parameters Measurement.- Chapter 11. Transforming Agriculture: Disease and Pest Management through CNN-Based Image Classification in Computer Vision.- Chapter 12. Anomaly detection in PD-NOMA Cognitive Radio IoT Networks.