Data Science: Foundations and Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Jun 2025, 2025
- Brossura
- Nuovo

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -.- Survey Track.- Large Language Models for Cybersecurity Education: A Survey of Current Practices and Future Directions.- A Comprehensive Survey on Deep Learning Solutions for 3D Flood Mapping.- A Survey of Foundation Models for Environmental Science.- A Survey on Efficient Graph Reachability Queries.- Machine Learning.- Disentangled Representation Learning for Geospatial-temporal Data Modeling.- Treatment Effect Estimation for Graph-Structured Targets.- Dynamic DropConnect: Enhancing Neural Network Robustness through Adaptive Edge Dropping Strategies.- The Brownian Integral Kernel: A New Kernel for Modeling Integrated Brownian Motions.- Fed-ARIMA-OPARBFN: An Ensemble Model for Cross-Domain Crop Yield Time Series Prediction Based on Federated Learning.- S-CPD: Topological Smoothing-Based Change Point Detection.- VDASI: VAE-Enhanced Degradation-Aware System Identification Using Constrained Latent Spaces.- Disentangled Mode-Specific Representations for Tensor Time Series via Contrastive Learning.- PFformer: A Position-Free Transformer Variant for Extreme-Adaptive Multivariate Time Series Forecasting.- Advancing Long-Term High-Frequency Dissolved Oxygen Forecasting for Australian Rivers.- CNO-former: Chaotic Neural Oscillatory Transformer for Social Media Text Generation.- Multilingual Non-Factoid Question Answering with Answer Paragraph Selection.- Turning Uncertainty to Information by Intervals in Ensemble Classifiers.- Determining the Need for Multi-Label Classifiers by Measuring Unexplained Covariance.- Evaluating Generative Vehicle Trajectory Models for Traffic Intersection Dynamics.- Trustworthiness.- Inversion Triplet - A Contrastive Backdoor Mitigation Method for Self-Supervised Vision Encoders.- Beyond Uniformity: Robust Backdoor Attacks on Deep Neural Networks with Trigger Selection.- Defence Against Multi-target Multi-trigger Backdoor Attack.- How to Backdoor Consistency Models .- Multi-granularity Policy Explanation of Deep Reinforcement Learning Based on Saliency Map Clustering.- FACROC: A Fairness Measure for Fair Clustering Through ROC Curves.- Learning on Complex Data.- Action Sequence Analysis Using Temporal Commonsense Knowledge.- Foundation Model for Lossy Compression of Spatiotemporal Scientific Data.- CANTER: A Novel Causal Model for Tourism Demand Forecasting.- Time-Aware Complex Attention Space for Temporal Knowledge Graph Completion.- Adaptive Extraction of Variable-Length Subsequence Patterns in Noisy Time Series.- Hunting Inside N-Quantiles of Outliers (Hino).- Fast Approximation Algorithm for Euclidean Minimum Spanning Tree Building in High Dimensions.- ShuttleSHAP: A Turn-Based Feature Attribution Approach for Analyzing Forecasting Models in Badminton.- Offline Map Matching Based on Localization Error Distribution Modeling.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 504 pp. Englisch.…
Codice articolo 9789819682942
- Titolo
- Data Science: Foundations and Applications
- Autore
- Xintao Wu
- Editore
- Springer, Springer Jun 2025
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9819682940
- ISBN 13
- 9789819682942
- Peso dell'articolo
- 756 grammi
- Dimensioni
- 235x155x28 mm
The two-volume set LNAI 15875 + 15876 constitutes the proceedings of the 29th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, PAKDD 2025 Special Session, held in Sydney, NSW, Australia, during June 10–13, 2025.
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Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur
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Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Diritto di recesso
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Informazioni sul diritto di recesso
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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