Next-Generation Networks and Deployable Artificial Intelligence : Proceedings of NGNDAI 2025, Volume 2 (Lecture Notes in Networks and Systems) / Gupta, DeepakEDT/ SIngh, Dushyant KumarEDT/ Kumar, DivyaEDT

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Next-Generation Networks and Deployable Artificial Intelligence : Proceedings of NGNDAI 2025, Volume 2 (Lecture Notes in Networks and Systems)

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Next-Generation Networks and Deployable Artificial Intelligence : Proceedings of NGNDAI 2025, Volume 2 (Lecture Notes in Networks and Systems)

Gupta, DeepakEDT/ SIngh, Dushyant KumarEDT/ Kumar, DivyaEDT

ウェブストア価格 ¥70,764（本体¥64,331）
Springer, Berlin; Springer（2026/03発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版
商品コード 9783032153944

Full Description

This book is a collection of best selected research papers presented at International Conference on Next-Generation Networks and Deployable Artificial Intelligence (NGNDAI-2025) organized by Department of Computer Science and Engineering, Motilal Nehru National Institute of Technology Allahabad, Prayagraj, India, during September 18-20, 2025. The book includes original research by researchers working in the field of artificial intelligence, machine learning, intelligent networks, robotics, and next-generation communication technologies.

Optimized Feature Selection Using Proposed Enhanced Firefly Algorithm.- Harnessing Neural Networks for Outlier Detection: A Comparative Review.- Vector-Borne Disease Prediction.- Integrating Artificial Intelligence in Medical Imaging: Enhancing Diagnostic Accuracy through Multi-Stream Attention-Based CNNs, Addressing Multi-Modal Data Challenges, and Improving Clinical Outcomes.- Parkinson's Disease Classification from Biomedical Voice Measurement: A Multi-Algorithm Approach.- Wide Activation Super Resolution Generative Adversarial Network with Orthogonal Regularization.- Cross-Dataset Dermatology Framework: HAM10000 Training with ISIC Testing.- Conversational Companion Orchestrator Based on AI with Image Recognition and Generation.- Detecting Indian Sign Language Using YOLO.- PDRaDeX: Parkinson's Disease Classification using Radiomics Features with Explainable AI and MRI Data.