Lọc thích ứng hữu ích trong bất kỳ ứng dụng nào mà tín hiệu hoặc hệ thống mô hình hóa thay đổi theo thời gian. Cấu hình của hệ thống và đặc biệt là vị trí đặt bộ xử lý thích ứng tạo ra các khu vực hoặc lĩnh vực ứng dụng khác nhau như: dự đoán, nhận dạng và mô hình hóa hệ thống, cân bằng, hủy nhiễu, v.v.

ản in lại này nhấn mạnh tầm quan trọng của Học sâu (DL), một công nghệ đã thu hút sự chú ý đáng kể trong khoa học, công nghiệp và học thuật. Nó lấy cảm hứng từ hoạt động của não bộ con người và khái niệm học tập. Không giống như các phương pháp học máy và học truyền thống, các kỹ thuật học sâu mô phỏng mạng lưới nơ-ron của não bộ con người ở quy mô nhỏ hơn, cho phép chúng xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc.

Bài toán Định tuyến Xe (VRP) ra đời vào cuối những năm 1950 của thế kỷ trước, khi Dantzig và Ramser thiết lập công thức lập trình toán học và phương pháp tiếp cận thuật toán để giải bài toán phân phối xăng dầu đến các trạm xăng. Kể từ đó, mối quan tâm đến VRP đã phát triển từ một nhóm nhỏ các nhà toán học thành một loạt các nhà nghiên cứu và chuyên gia từ nhiều lĩnh vực khác nhau, những người hiện đang tham gia vào lĩnh vực này.

Cảm biến thị giác – Những tiến bộ gần đây phản ánh một số phát triển gần đây trong lĩnh vực cảm biến thị giác và thuật toán của chúng. Trong số các kỹ thuật xử lý hình ảnh liên quan đến việc sử dụng cảm biến thị giác có đo hình ảnh, phân tích hình ảnh, chuyển đổi hình ảnh, lọc hình ảnh, thuật toán phân đoạn, thuật toán có giám sát và không giám sát để phân loại, nhận dạng hình ảnh và tính toán song song, và thuật toán thời gian thực.

Nghiên cứu về thị giác máy tính đã tăng trưởng theo cấp số nhân trong hai thập kỷ qua nhờ sự ra đời của các máy ảnh giá rẻ và bộ xử lý nhanh.

Một kỹ thuật nén ảnh mất dữ liệu mới sử dụng phân tích giá trị kỳ dị và kỹ thuật giảm chênh lệch wavelet đã được đề xuất. Thuật toán lựa chọn dựa trên gói wavelet tốt nhất và ứng dụng của nó trong khử nhiễu ảnh đã được thảo luận.

Cuốn sách này giới thiệu về các khái niệm di truyền như hệ thống sinh sản, tái tổ hợp, đột biến, phân tích và phân tích liên kết, cận huyết, di truyền số lượng, điều hòa sinh sản, di truyền quần thể và đa bội.

Cuốn sách này đánh giá, phê bình các tác phẩm nghệ thuật sử dụng AI, dưới hình thức chuyển giao phong cách trực quan, thử nghiệm thuật toán hoặc bình luận phê bình.

AI (Trí tuệ nhân tạo) được dự đoán sẽ thay đổi hoàn toàn việc dạy và học ở cả trường học và ngành công nghiệp, gây ra sự gián đoạn triệt để trong công việc.

uốn sách đề cập đến việc phân tích các dao động, sóng cơ học và sóng điện từ, và ứng dụng của chúng trong y học. Mỗi chương đều chứa đựng cơ sở lý thuyết và việc sử dụng các hiện tượng liên quan trong thực hành y tế. Việc mô tả các dao động rất quan trọng để hiểu về sóng và bản chất của cộng hưởng từ. Một chương về sóng cơ học mô tả nguồn gốc và tính chất của âm thanh, hạ âm và siêu âm, các ứng dụng y tế của chúng, và nhận thức âm thanh của thính giác con người. Một chương về sóng điện từ xem xét nguồn gốc, tính chất và ứng dụng của chúng trong trị liệu và chẩn đoán. Các chương tiếp theo mô tả cách giao thoa và nhiễu xạ dẫn đến các ứng dụng như hình ảnh quang học, ảnh toàn ký, thực tế ảo và nhận thức ánh sáng của thị giác con người. Ngoài ra, sách còn đề cập đến cách các tính chất lượng tử của bức xạ đã giúp phát triển dao mổ laser, kính hiển vi huỳnh quang, quang phổ, tia X và bức xạ gamma.