Quantum-Inspired Approaches for Intelligent Data Processing
Idioma: inglés
Editorial: Wiley Mai 2026, 2026
- Tapa dura
- Nuevo

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Neuware - Stay ahead of the technological curve with this comprehensive, practical guide that showcases how the fusion of quantum principles and soft computing is delivering transformative solutions across finance, healthcare, and manufacturing. Quantum-Inspired Approaches for Intelligent Data Processing explores the cutting-edge fusion of quantum computing principles and soft computing techniques, unraveling the synergistic potential of these two paradigms. The book uses a comprehensive interdisciplinary approach, delving into the foundations of quantum mechanics and soft computing essentials, including fuzzy logic, genetic algorithms, and neural networks. Distinctive in its practical focus, the book showcases how this integration enhances intelligent data processing across various industries, offering tangible solutions to complex challenges. Through real-world applications, this book illuminates the transformative impact of quantum-inspired soft computing across multiple industries, from finance and healthcare to manufacturing. It incorporates case studies, examples, and market analyses, providing a holistic understanding of the subject and exploring emerging trends, challenges, and future opportunities, making it an invaluable resource for researchers and industrialists navigating the dynamic intersection of quantum computing and soft computing in intelligent data processing. …
N° de ref. del artículo 9781394336418
- Título
- Quantum-Inspired Approaches for Intelligent Data Processing
- Autor
- S. Ramesh
- Editorial
- Wiley Mai 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1394336411
- ISBN 13
- 9781394336418
- Peso del artículo
- 757 gramos
- Dimensiones
- 229x152x20 mm
Stay ahead of the technological curve with this comprehensive, practical guide that showcases how the fusion of quantum principles and soft computing is delivering transformative solutions across finance, healthcare, and manufacturing.
Quantum-Inspired Approaches for Intelligent Data Processing explores the cutting-edge fusion of quantum computing principles and soft computing techniques, unraveling the synergistic potential of these two paradigms. The book uses a comprehensive interdisciplinary approach, delving into the foundations of quantum mechanics and soft computing essentials, including fuzzy logic, genetic algorithms, and neural networks. Distinctive in its practical focus, the book showcases how this integration enhances intelligent data processing across various industries, offering tangible solutions to complex challenges. Through real-world applications, this book illuminates the transformative impact of quantum-inspired soft computing across multiple industries, from finance and healthcare to manufacturing. It incorporates case studies, examples, and market analyses, providing a holistic understanding of the subject and exploring emerging trends, challenges, and future opportunities, making it an invaluable resource for researchers and industrialists navigating the dynamic intersection of quantum computing and soft computing in intelligent data processing.
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Acerca del autor
Balamurugan Balusamy, PhD is an Associate Dean of Students at Shiv Nadar University with more than 12 years of academic experience. He has published more than 200 articles in international journals and conferences, authored and edited more than 80 books, and given more than 195 talks in international symposia. His research focuses on engineering education, blockchain, and data sciences.
Suman Avdhesh Yadav is an Assistant Professor in the Department of Computer Science Engineering and Head of the Internal Quality Assurance Cell at Amity University. She has published one book, six book chapters, three patents, and more than 33 articles in peer-reviewed journals and conferences of international repute. Her research interests include IoT, soft computing, wireless sensor networks, network security, cloud computing, and AI.
S. Ramesh, PhD is an Associate Professor in the Department of Applied Machine Learning in the Saveetha School of Engineering at the Saveetha Institute of Medical and Technical Sciences with more than 13 years of teaching and research experience. He has published more than 60 research articles and holds 19 patents. His research interests involve machine learning, artificial intelligence, computer vision, and the Internet of Things.
M. Vinoth Kumar, PhD is an Assistant Professor in the Department of Electronics and Communication Engineering at the SRM Institute of Science and Technology. He has more than 25 publications in international journals and conferences. His research interests are optical fiber communication networks, free-space optical communication systems, photonics, and radio-over-fiber.
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