Data Mining and Big Data
Ying Tan
Venduto da buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Aggiungere al carrelloThis item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Deep Reinforcement Learning Approach.- Heterogeneous Multi-unit Control with Curriculum Learning for Multi-agent Reinforcement Learning.- A Deep Reinforcement Learning Approach for Cooperative Target Defense.- Particle Swarm Based Reinforcement Learning.- User's Permission Reasoning Method Based on Knowledge Graph Reward Guidance Reinforcement Learning in Data Center. - SMPG: Adaptive Soft Update for Masked MADDPG.- Attentive Relational State Representation for Intelligent Joint Operation Simulation.- Graph Neural Networks.- Flow Prediction via Multi-view Spatial-temporal Graph Neural Network.- RotatSAGE: A Scalable Knowledge Graph Embedding Model based on Translation Assumptions and Graph Neural Networks.- Denoise Network Structure for User Alignment across Networks via Graph Structure Learning.- OLPGP: An optimized label propagation-based distributed graph partitioning algorithm.- Deep Neural Networks.- DRGS: Low-Precision Full Quantization of Deep Neural Network with Dynamic Rounding and Gradient Scaling for Object Detection.- Emotion Recognition Based on Multi-scale Convolutional Neural Network.- Pose Sequence Model Using the Encoder-decoder Structure for 3d Pose Estimation.- Research and Analysis of Video-Based Human Pose Estimation.- Action Recognition for Solo-militant Based on ResNet and Rule Matching.- Multiple Residual Quantization of Pruning.- Clustering Methods.- Deep Structured Graph Clustering Network.- Improved Clustering Strategies for Learning Style Identi¿cation in Massive Open Online Courses.- CSHEM - A Compressed Sensing Based Secure Data Processing Method for Electrical Data.- Prediction Methods.- An Improved Multi-Source Spatiotemporal Data Fusion Model based on the Nearest Neighbor Grids for PM2.5 Concentration Interpolation and Prediction.- Study on the Prediction of Rice Noodle Raw Material Index Content by Deep Feature Fusion.- GAP: Goal-Aware Prediction with Hierarchical Interactive Representation for Vehicle Trajectory.- Multi-Cause Learning for Diagnosis Prediction.- Prediction of Postoperative Survival Level of Esophageal Cancer Patients Based on Kaplan-Meier(K-M) Survival Analysis and Gray Wolf Optimization (GWO)-BP Model.- Classification Methods.- Possibilistic Reject-Classi¿cation based on Contrastive Learning in Vector Quantization Networks.- A Classi¿cation Method for Imbalanced Data Based on Ant Lion Optimizer.- Learnable Relation With Triplet Formulation For Semi-supervised Medical Image Classi¿cation.- Multi-view Classi¿cation via Twin Projection Vector Machine with Application to EEG-based Driving Fatigue Detection.- An Interpretable Conditional Augmentation Classi¿cation Approach for Imbalanced EHRs MortalityPrediction.- Combining Statistical and Semantic Features For Trajectory Point Classi¿cation.- Identification and Recognition Methods.- Complementary Convolutional Restricted Boltzmann Machine and Its Applications in Image Recognition.- Text-independent Speaker Identi¿cation Using a Single-scale SincNet-DCGAN Model.- Genome-wide Feature Selection of Robust mRNA Biomarkers for Body Fluid Identi¿cation.- HOS-YOLOv5: An Improved High-precision Remote Sensing Image Target Detection Algorithm Based on YOLOv5.- A Multi-Module 3D U-Net Learning Architecture for Brain Tumor Segmentation.- Problems with Regression-line in Data-mining Applications and A Better Alternate LinearSpringer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 456 pp. Englisch.
Codice articolo 9789811992964
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
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