Five-Layer Intelligence of the Machine Brain (eBook)
XII, 214 Seiten
Springer Nature Singapore (Verlag)
978-981-19-0272-7 (ISBN)
Wenfeng Wang is currently a full professor of School of Electrical and Electronic Engineering, Shanghai Institute of Technology and the director of International Academy of Visual Art and Engineering LTD. He has been invited as the editor in chief of International Journal of Electronics and Electrical Engineering. He is also a key talent in Ningbo Institute of Materials Technology and Engineering, Chinese Academy of Sciences (2018- ). A reviewer of many SCI journals, including some top journals - Water Research, Science China-Information Sciences, Science of the Total Environment, Environmental Pollution, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering and etc. A keynote speaker of AMICR2019, IACICE2020, OAES2020, AICS2021, 3DIT-MSP&DL2020 and etc. A scientist in chief of RealMax, Shanghai Lingang Artificial Intelligence Laboratory and etc.
This book intends to report the new results of the efforts on the study of Layered Intelligence of the Machine Brain (LIMB). The book collects novel research ideas in LIMB and summarizes the current machine intelligence level as "e;five layer intelligence"e;- environments sensing, active learning, cognitive computing, intelligent decision making and automatized execution. The book is likely to be of interest to university researchers, R&D engineers and graduate students in computer science and electronics who wish to learn the core principles, methods, algorithms, and applications of LIMB.
Erscheint lt. Verlag | 15.3.2022 |
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Reihe/Serie | Research on Intelligent Manufacturing | Research on Intelligent Manufacturing |
Zusatzinfo | XII, 214 p. 101 illus., 64 illus. in color. |
Sprache | englisch |
Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
Naturwissenschaften | |
Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik | |
Schlagworte | computer vision • face recognition • machine intelligence • Principal Component Analysis • System Modelling |
ISBN-10 | 981-19-0272-0 / 9811902720 |
ISBN-13 | 978-981-19-0272-7 / 9789811902727 |
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Größe: 5,0 MB
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