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Herausgeber: 
  • Xinbo Gao
  • Zhi-Hua Zhou
  • Yanning Zhang
  • Xiaofei He
  • Zhi-Yong Liu
  • Baochuan Fu
  • Fuyuan Hu
  • Zhancheng Zhang
  • Intelligence Science and Big Data Engineering. Big Data and Machine Learning Techniques: 5th International Conference, IScIDE 2015, Suzhou, China, Jun 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 7-14 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  Oktober 2015  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    Bildverarbeitung / Computer / PC-Hardware / Computerhardware / COMPUTERS / Computer Graphics / Data Mining / Data Mining (EDV) / Datenverarbeitung / Anwendungen / Betrieb, Verwaltung / Expertensystem / Foto- und Bildbearbeitung / Grafik (EDV) / Bildverarbeitung / Grafik (EDV) / Programmierung / Grafikprogrammierung / Intelligenz / Künstliche Intelligenz / KI / Künstliche Intelligenz - AI / Maschinelles Lernen / Maschinelles Sehen, Bildverstehen / Mustererkennung / Roboter - Robotik - Industrieroboter / Unternehmensanwendungen / Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme / Wissensbasiertes System
    ISBN:  9783319238616 
    EAN-Code: 
    9783319238616 
    Verlag:  Springer International Publishing 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  English  
    Serie:  Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics
    #9243 - Lecture Notes in Computer Science  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 155 mm / D 35 mm 
    Gewicht:  966 gr 
    Seiten:  648 
    Zus. Info:  Paperback 
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    Inhalt:
    The two-volume set LNCS 9242 + 9243 constitutes the proceedings of the 5th International Conference on Intelligence Science and Big Data Engineering, IScIDE 2015, held in Suzhou, China, in June 2015.
    The total of 126 papers presented in the proceedings was carefully reviewed and selected from 416 submissions. They deal with big data, neural networks, image processing, computer vision, pattern recognition and graphics, object detection, dimensionality reduction and manifold learning, unsupervised learning and clustering, anomaly detection, semi-supervised learning.

      
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