uốn sách bao gồm ba khía cạnh cốt lõi: 1. Thu thập CSI Hiệu quả Hơn: Giảm sự can thiệp của con người vào quá trình thu thập dữ liệu thông qua các phương pháp tự động hóa đồng thời đảm bảo dữ liệu chất lượng cao và đáng tin cậy. 2. Cập nhật CSI Thông minh Hơn: Phát triển các cơ chế thích ứng cho phép cập nhật giá trị CSI theo thời gian thực, đảm bảo tính mạnh mẽ và linh hoạt của hệ thống trong các môi trường động. 3. Ứng dụng Định vị Chính xác Hơn: Sử dụng các thuật toán học máy tiên tiến để cải thiện độ chính xác định vị, ngay cả trong các môi trường trong nhà phức tạp. Thông qua những hiểu biết lý thuyết toàn diện và các nghiên cứu thực nghiệm trong thế giới thực, cuốn sách này trình bày những tiến bộ mới nhất trong các hệ thống định vị trong nhà dựa trên CSI.

Trong luận án này, chúng tôi điều chỉnh các phần cơ bản của loạt Graph Minors của Robertson và Seymour để nghiên cứu các phép ghép nhỏ và tìm hiểu mối liên hệ với nghiên cứu đồ thị có hướng. Chúng tôi phát triển lý thuyết ghép cho các kết quả đã thiết lập của lý thuyết đồ thị nhỏ: Chúng tôi mô tả sự tồn tại của phép giao trên một chu trình đồng dạng bằng một tính chất tôpô.

Cuốn sách truy cập mở này cung cấp đánh giá chi tiết về các phương pháp và ứng dụng mới nhất của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) trong y học.

Cuốn sách truy cập mở này giới thiệu và giải thích các thuật toán và kỹ thuật học máy (ML) được phát triển để suy luận thống kê về một quy trình hoặc hệ thống phức tạp cũng như các ứng dụng của chúng để mô phỏng các dòng chảy hỗn loạn phản ứng hóa học.

Cuốn sách áp dụng một cách tiếp cận liên ngành độc đáo, kết hợp các lý thuyết và phương pháp từ xã hội học, kinh tế, địa lý, nhân chủng học và khoa học máy tính để khám phá ba khía cạnh chính của phúc lợi con người: thu nhập, sức khỏe và giáo dục, tập trung vào sự chênh lệch giữa các vùng. Cuốn sách nhằm mục đích cung cấp những hiểu biết thực tế cho các nhà hoạch định chính sách và các nhà nghiên cứu muốn giải quyết bất bình đẳng xã hội và kinh tế ở Ấn Độ.

Cuốn sách truy cập mở này tóm tắt kết quả của dự án nghiên cứu Châu Âu “Sản xuất ảo dựa trên mô hình đôi để mô phỏng và điều khiển quy trình máy công cụ” (Twin-Control).

Cách sử dụng máy học để phân tích hình ảnh nghệ thuật đã làm hồi sinh chủ nghĩa hình thức trong lịch sử nghệ thuật, mở ra cơ hội vàng cho các nhà sử học nghệ thuật và nhà khoa học máy tính học hỏi lẫn nhau.

Cuốn sách này nhằm mục đích thu hẹp khoảng cách giữa lý thuyết và thực hành, cung cấp hướng dẫn toàn diện về máy học và các thuật toán phân loại. Với cách tiếp cận cân bằng, cuốn sách đi sâu vào nền tảng toán học của từng thuật toán trong khi chứng minh các ứng dụng thực tế của chúng bằng Python

Cuốn sách này là phần giới thiệu chung về học máy, có thể dùng làm giáo trình cho sinh viên sau đại học và tài liệu tham khảo cho các nhà nghiên cứu. Sách bao gồm các chủ đề hiện đại cơ bản về học máy, đồng thời cung cấp cơ sở lý thuyết và các công cụ khái niệm cần thiết cho việc thảo luận và chứng minh các thuật toán. Sách cũng mô tả một số khía cạnh chính của việc ứng dụng các thuật toán này.

Cuốn sách này cung cấp hướng dẫn thực tế và mã Python để duyệt qua các vùng dữ liệu rộng lớn - nâng cao đáng kể năng suất mà không ảnh hưởng đến tính toàn vẹn của học thuật.