Khi các nhà nghiên cứu xử lý các quá trình và hiện tượng phức tạp về mặt hình học và kết hợp về mặt hiện tượng học, nhu cầu về động lực học chất lỏng tính toán hiệu suất cao (CFD) tăng liên tục. Bản chất nội tại của tính không thể đảo ngược được kết hợp đòi hỏi các công cụ tính toán có thể cung cấp kết quả có ý nghĩa về mặt vật lý trong một thời gian hợp lý. Cuốn sách này thu thập các hoạt động nghiên cứu CFD tiên tiến nhất và các hướng R&D trong tương lai của động lực học chất lỏng tiên tiến. Các chủ đề được đề cập bao gồm các nguyên tắc cơ bản chuyên sâu của phương trình Navier-Stokes, dòng chất lỏng đa pha tiên tiến và các thuật toán ghép nối của động lực học chất lỏng và hạt tính toán. Trong tương lai gần, các công cụ mô phỏng đa vật lý và đa quy mô thực sự phải được phát triển bằng cách kết hợp thủy động lực học vi mô, động lực học chất lỏng và phản ứng hóa học trong phạm vi vật lý thống kê không thể đảo ngược

Điện cơ (EMG) là một kỹ thuật đánh giá và ghi lại hoạt động điện do cơ xương tạo ra. EMG có thể được sử dụng lâm sàng để chẩn đoán các vấn đề về thần kinh cơ và đánh giá sự thiếu hụt về cơ sinh học và kiểm soát vận động cũng như các rối loạn chức năng khác.

Cuốn sách này giới thiệu các Khái niệm và Phương pháp tính toán đóng vai trò là tài liệu cơ bản về toán tài chính, tập trung vào hiểu biết khái niệm về các mô hình và giải quyết vấn đề.

Phương pháp đa quy mô được áp dụng để khai thác cấu trúc vi mô phức tạp, nhằm mô phỏng và tính toán năng lượng vết nứt hiệu quả cho các vật liệu giòn không đồng nhất, dựa trên phương pháp FFT. Điều này hỗ trợ nghiên cứu trạng thái vĩ mô của vật liệu từ cấp độ vi mô.

Cuốn sách này giới thiệu dễ hiểu về các phương trình vi phân trong mô hình điện sinh lý, triển khai bằng Matlab với mã miễn phí trực tuyến. Nó bao gồm cả mô hình cổ điển và hiện đại, giúp người đọc tiếp cận lĩnh vực phức tạp một cách đơn giản.

Các kỹ thuật trí tuệ tính toán, từ mạng nơ-ron, logic mờ, thông qua các thuật toán di truyền để hỗ trợ máy vectơ, dựa trên trường hợp, các kỹ thuật tìm kiếm lân cận, đàn kiến ​​và tối ưu hóa bầy hạt là những cách tiếp cận hiệu quả với các ứng dụng có kiến ​​thức về miền vấn đề.

Học sâu được áp dụng rộng rãi cho dữ liệu 3D thưa thớt để thực hiện các nhiệm vụ đầy thách thức, ví dụ: phát hiện đối tượng 3D và phân đoạn ngữ nghĩa. Tuy nhiên, hiệu suất cao của học sâu đi kèm với chi phí cao, bao gồm chi phí tính toán và nỗ lực thu thập và gắn nhãn dữ liệu.

Mục tiêu của công việc này là phát triển một hình thức tính toán mới về khả năng chi trả toàn bộ cơ thể, phù hợp để phát hiện và xác nhận đa phương thức các khả năng tương tác trong các môi trường chưa xác định. Khung phân cấp cho phép kết hợp nhất quán các bằng chứng liên quan đến khả năng chi trả và có thể được sử dụng để hiện thực hóa khả năng kiểm soát tự động chung của các robot hình người

Cuốn sách hiện tại bao gồm tất cả các bài báo đã được chấp nhận và xuất bản trên Số đặc biệt của tạp chí Toán học của MDPI có tựa đề Trí tuệ tính toán và Tương tác giữa người với máy tính: Các phương pháp và ứng dụng hiện đại.

Cuốn sách này tổng hợp những phát hiện độc đáo và sáng tạo về tất cả các khía cạnh của tối ưu hóa tính toán. Nó trình bày các ví dụ khác nhau về tối ưu hóa bao gồm chi phí, năng lượng, lợi nhuận, đầu ra, hiệu suất và hiệu quả.