Công nghệ dựa trên tác nhân cung cấp một mô hình điện toán mới, trong đó các tác nhân thông minh có thể được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ như cảm biến, lập kế hoạch, lập lịch, lý luận và ra quyết định. Trong một hệ thống dựa trên tác nhân, các tác nhân phần mềm có đủ trí thông minh và tính tự chủ có thể hoạt động độc lập hoặc phối hợp với các tác nhân khác để hoàn thành các nhiệm vụ và sứ mệnh. Trong cuốn sách này, chúng tôi cung cấp các ứng dụng thực tế mới nhất của công nghệ dựa trên tác nhân trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như thương mại điện tử, điện toán lưới và môi trường ảo thích ứng. Các ứng dụng được chọn rất có giá trị đối với các nhà nghiên cứu và học viên để hiểu được cách sử dụng thực tế của công nghệ dựa trên tác nhân và cũng để áp dụng công nghệ dựa trên tác nhân một cách sáng tạo trong các lĩnh vực khác nhau.

Thuật ngữ này được đặt ra khi điện tử, với máy tính cá nhân, rất phổ biến và internet vẫn còn ở giai đoạn đầu. Đây là một thuật ngữ rất thành công, cho đến nay đã được sử dụng rộng rãi trong giáo dục và đào tạo tại các trường học, trường đại học và các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Chỉ cần đưa ra một ví dụ, 3,5 triệu sinh viên đã tham gia một số khóa học trực tuyến tại các cơ sở giáo dục đại học vào năm 2006 tại Hoa Kỳ1. eLearning ngày nay đề cập đến việc sử dụng các công nghệ mạng để thiết kế, cung cấp, lựa chọn, quản lý và mở rộng việc học và các khả năng mà internet cung cấp để cung cấp cho người dùng phương pháp học đồng bộ và không đồng bộ, để họ có thể truy cập nội dung khóa học mọi lúc mọi nơi có kết nối internet.

Đã nhiều thập kỷ trôi qua kể từ khi Khoa học Máy tính có thể đạt được sự công nhận to lớn và được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chủ yếu là lập trình máy tính và công nghệ phần mềm. Nhiều nỗ lực đã được thực hiện nhằm nâng cao kiến ​​thức của các nhà nghiên cứu, nhà giáo dục và những người khác trong lĩnh vực khoa học và kỹ thuật máy tính.

Cuốn sách này đã giải quyết một số thách thức để đảm bảo sự thành công của công nghệ UWB và bao gồm một số lĩnh vực nghiên cứu bao gồm bộ thu phát UWB giá rẻ, bộ khuếch đại nhiễu thấp (LNA), kiến ​​trúc ADC, bộ lọc UWB và bộ khuếch đại UWB công suất cao.

Kiến truyền đạt thông tin bằng cách để lại dấu vết pheromone. Một con kiến ​​đang di chuyển sẽ để lại một ít pheromone trên mặt đất với số lượng khác nhau để đánh dấu đường đi của nó. Trong khi một con kiến ​​bị cô lập di chuyển về cơ bản là ngẫu nhiên, thì một con kiến ​​gặp phải một đường đi đã được đặt trước đó có thể phát hiện ra nó và quyết định đi theo nó với xác suất cao, do đó củng cố đường đi bằng pheromone của chính nó.

Bản đồ tự tổ chức (SOM) là một thuật toán mạng thần kinh, sử dụng kỹ thuật học tập cạnh tranh để tự đào tạo theo cách không giám sát. SOM khác với các mạng thần kinh nhân tạo khác ở chỗ chúng sử dụng hàm lân cận để bảo toàn các thuộc tính tôpô của không gian đầu vào và chúng được sử dụng để tạo ra một biểu diễn có trật tự của dữ liệu đa chiều giúp đơn giản hóa độ phức tạp và tiết lộ các mối quan hệ có ý nghĩa.

Cuốn sách này nhằm cung cấp thông tin cơ bản và tổng quan về các vấn đề nghiên cứu mới nổi liên quan đến việc sử dụng than sinh học để giảm thiểu biến đổi khí hậu, khan hiếm nước, suy thoái đất và an ninh lương thực một cách bền vững. Cuốn sách này đại diện cho kiến thức cơ bản và ứng dụng và hoạt động như một công cụ quan trọng cho các nhà khoa học, nhà hoạch định chính sách và sinh viên làm việc vì sự bền vững toàn cầu.

Cuốn sách này được chia thành năm phần: Giới thiệu, Sản xuất và pháp luật về than sinh học, Ứng dụng của than sinh học để cải thiện độ phì nhiêu của đất, Vai trò của than sinh học để xử lý đất và cải thiện hiệu ứng độ mặn và Ứng dụng của than sinh học để xử lý nước. Các chương đề cập đến các chủ đề như ưu và nhược điểm của than sinh học, sản xuất và vai trò của nó trong việc khắc phục và xử lý đất và nước bị ô nhiễm.

Cuốn sách này cung cấp trong 27 chương một bộ sưu tập tất cả các khía cạnh kỹ thuật trong việc xác định, phát triển và đánh giá nền tảng lý thuyết và cơ chế ứng dụng của các công cụ AI. Các chủ đề được đề cập bao gồm mạng lưới thần kinh, điều khiển mờ, cây quyết định, hệ thống dựa trên quy tắc, khai thác dữ liệu, thuật toán di truyền và hệ thống tác nhân, cùng nhiều chủ đề khác.

Chất thải lignocellulosic đã được thảo luận rộng rãi như một nguồn hóa chất tự nhiên đầy hứa hẹn và nguyên liệu thay thế cho nhiên liệu sinh học thế hệ thứ hai. Cuốn sách này cung cấp kiến thức cơ bản và nghiên cứu gần đây về các ứng dụng khác nhau của sinh khối, tập trung vào năng lượng sinh học và các phương pháp tiền xử lý khác nhau để vượt qua các rào cản nói trên.