Proceedings of Data Analytics and Management : ICDAM 2025, Volume 9 (Lecture Notes in Networks and Systems)

個数：
  • 予約

Proceedings of Data Analytics and Management : ICDAM 2025, Volume 9 (Lecture Notes in Networks and Systems)

  • 現在予約受付中です。出版後の入荷・発送となります。
    （重要：表示されている発売日は予定となり、発売が延期、中止、生産限定品で商品確保ができないなどの理由により、ご注文をお取消しさせていただく場合がございます。予めご了承ください。）

    ●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて
  • 【入荷遅延について】
    世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
    おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。
  • ◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。
  • ◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
    また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
    ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。
  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 543 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9783032042217

Full Description

This book includes original unpublished contributions presented at the International Conference on Data Analytics and Management (ICDAM 2025), held at London Metropolitan University, London, UK, during June 2025. The book covers the topics in data analytics, data management, big data, computational intelligence, and communication networks. The book presents innovative work by leading academics, researchers, and experts from industry which is useful for young researchers and students. The book is divided into ten volumes.

Contents

Exploring the impact of the W-MSA approach for Swin Transformer on Medical Leaf Imaging.- Enhancing Sales Forecasting Accuracy Through Machine Learning Models in Business Analytics.- The Role of Artificial Intelligence in Detecting and Preventing Advanced Phishing Attacks.- Object Detection using Deep Learning: A Comparative Study of YOLOv8, YOLOv8+RCNN, and YOLOv8+EfficientDet.- A Systematic Review on Advancing Brain Tumors Diagnosis with Artificial Intelligence.- Optimizing Financial Decision-Making in Corporate Treasury Management Using Reinforcement Learning and Neural Networks for Liquidity Forecasting.- Advanced Machine Learning for Data-Driven Consumer Behavior Prediction in Retail Management.- AI-Driven Predictive Analytics and Deep Learning for Demand Forecasting and Inventory Optimization in Supply Chain Management.- Predicting Shelf Life of Fruits and Vegetables through Vision Transformer.- Comparative Analysis of Steganographic Techniques Using Online Encoding and Decoding Framework.- Leaf-Based Disease Detection using Machine Learning Model in Tomato.- Multi-Class Network Attack Detection Using Supervised , Unsupervised, and Hybrid Machine Learning on the UNSW-NB15 Dataset.- Predicting Consumer Buying Behavior Using Hybrid Machine Learning Models: A Multi- Dimensional Analysis of Online Retail Data.- Federated Learning in Cloud Environments Enhancing  Privacy and Performance.- Face_Secure: A New Era Of Intelligent Door Security.