Intelligent Systems and Applications : Proceedings of the 2025 Intelligent Systems Conference (IntelliSys) Volume 3 (Lecture Notes in Networks and Systems)

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Intelligent Systems and Applications : Proceedings of the 2025 Intelligent Systems Conference (IntelliSys) Volume 3 (Lecture Notes in Networks and Systems)

Arai, Kohei (EDT)

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Springer Nature Switzerland AG（2025/11発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版
言語 ENG
商品コード 9783032071088

Full Description

This book presents a curated selection of 169 peer-reviewed papers from a total of 470 submissions, covering key areas such as artificial intelligence, computer vision, robotics, and intelligent systems. The 11th Intelligent Systems Conference (IntelliSys) 2025, held in Amsterdam, the Netherlands, from 28-29 August 2025, brought together researchers, practitioners, and experts from around the world to share advancements in intelligent technologies. Conducted in a hybrid format, the conference facilitated global collaboration and participation.

The contributions reflect the latest research trends, practical applications, and emerging challenges in these domains.

The authors hope that these proceedings serve as a valuable resource for researchers, practitioners, and students, and that they inspire future work and collaborations in the field of intelligent systems.

From Black Box to Bedside: Enhancing Interpretability and Trust in AI-Assisted Medical Systems.- AI-Powered Drug-Substance Prediction: A Comparative Study of ML, LM, and LLM in Clinical Pharmacy.- Adapting an Evidence-Based Group Intervention for Trauma in Telehealth Practice.- A Personalised Adaptive Further Training Recommendation System for Resident Doctors.- Ethical Considerations in AI-Based Brain Tumour Diagnosis.- Empowering Accessibility: Application for Individuals with Visual Impairment.- Comparing Finetuning Strategies of Transformer Models on Example of Liver Cancer Classification Problem Using Biopsy Images.- Improving Medical Waste Classification with Hybrid Capsule Networks.- Axial Distance Prediction: A Volumetric Self-Supervised Pretraining Method Applied to Medical Image Segmentation.