Data Engineering and Intelligent Computing : Proceedings of ICICC 2020 (Advances in Intelligent Systems and Computing)

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Data Engineering and Intelligent Computing : Proceedings of ICICC 2020 (Advances in Intelligent Systems and Computing)

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  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 641 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9789811601705
  • DDC分類 006.3

Full Description

This book features a collection of high-quality, peer-reviewed papers presented at the Fourth International Conference on Intelligent Computing and Communication (ICICC 2020) organized by the Department of Computer Science and Engineering and the Department of Computer Science and Technology, Dayananda Sagar University, Bengaluru, India, on 18-20 September 2020. The book is organized in two volumes and discusses advanced and multi-disciplinary research regarding the design of smart computing and informatics. It focuses on innovation paradigms in system knowledge, intelligence and sustainability that can be applied to provide practical solutions to a number of problems in society, the environment and industry. Further, the book also addresses the deployment of emerging computational and knowledge transfer approaches, optimizing solutions in various disciplines of science, technology and health care.

Contents

Chapter 1.Heuristic approach to Detect Pectoral Muscle & Nipple in Mammogram for Computer Aided Diagnosis.- Chapter 2. Design of LSTM-CNN with Feature Map Merge for Crime Scene Detection in CCTV Footage.- Chapter 3. Malware family classification model using convolutional neural network.- Chapter 4. Malware and benign detection using convolutional neural network.- Chapter 5. An Evaluation and Validation of Contemporary Approaches in Scene Text Extraction and Recognition.- Chapter 6. Sentiment analysis for movie ratings using deep learning.- Chapter 7. Subject Noncontingent EEG based Emotion Detection using Deep Learning Algorithm.- Chapter 8. Performance Analysis of Dijkstra's and the A-Star Algorithm on an Obstacle Map.- Chapter 9. Automated Microaneurysms Detection in Fundus Images for early diagnosis of Diabetic Retinopathy.- Chapter 10. Plant health report through advanced convolution neural network methodology.

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