Proceedings of the 3rd International Conference on Machine Learning, Cloud Computing and Intelligent Mining (MLCCIM2024) (eBook)
XIII, 338 Seiten
Springer Nature Singapore (Verlag)
978-981-96-1694-7 (ISBN)
The proceedings offer a meticulously curated compilation of peer-reviewed papers presented at the 3rd International Conference on Machine Learning, Cloud Computing and Intelligent Mining (MLCCIM2024). With a profound focus on these domains, this volume serves as an invaluable resource for researchers, experts, professionals, and practitioners engaged in machine learning, control systems, robot, cloud computing and intelligent mining techniques. The conference facilitated a vibrant exchange of knowledge, enabling participants to unveil their pioneering research findings, showcase the outcomes of their latest projects, and engage in thought-provoking discussions to share perspectives and experiences.
The proceedings offer a meticulously curated compilation of peer-reviewed papers presented at the 3rd International Conference on Machine Learning, Cloud Computing and Intelligent Mining (MLCCIM2024). With a profound focus on these domains, this volume serves as an invaluable resource for researchers, experts, professionals, and practitioners engaged in machine learning, control systems, robot, cloud computing and intelligent mining techniques. The conference facilitated a vibrant exchange of knowledge, enabling participants to unveil their pioneering research findings, showcase the outcomes of their latest projects, and engage in thought-provoking discussions to share perspectives and experiences.
| Erscheint lt. Verlag | 31.1.2025 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Lecture Notes in Electrical Engineering |
| Zusatzinfo | XIII, 338 p. 216 illus., 177 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Datenbanken ► Data Warehouse / Data Mining |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke | |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
| Schlagworte | Big Data Mining in Artificial Intelligence • Distributed Control Systems • Learning and Adaptive Control Systems • Machine Learning and Control Systems • Machine Learning in Control Applications • Mobile robots and intelligent autonomous systems |
| ISBN-10 | 981-96-1694-8 / 9819616948 |
| ISBN-13 | 978-981-96-1694-7 / 9789819616947 |
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