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Yuxin Peng
Venduto da buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
Venditore AbeBooks dal 23 gennaio 2017
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Aggiungere al carrelloThis item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Artificial Intelligence.- A Calibration Strategy for Smart Welding.- Brain connectivity: exploring from a high-level topological perspective.- Hetero-STAN: Crowd Flow Prediction by Heterogeneous Spatio-Temporal Attention Network.- UAV Track Planning Algorithm Based on Graph Attention Network and Deep Q Network.- Object 6DoF Pose Estimation of Power Grid Manipulating Robot.- Novel Augmented Reality System for Oral and Maxillofacial Surgery.- A New Dataset and Recognition for Egocentric Microgesture Designed by Ergonomists.- Machine learning architectures and formulations.- Orthogonal Dual Graph Regularized Nonnegative Matrix Factorization.- Robust Recovery of Low Rank Matrix by Nonconvex Rank Regularization.- Free Adversarial Training with Layerwise Heuristic Learning.- Adversarial Attack with KD-Tree Searching on Training Set.- Mixup Without Hesitation.- An LDA and RBF-SVM Based Classification Method for Inertinite Macerals of Coal.- Weighted Non-convex Restoration Model for Hyperspectral Image.- Edge-Based Blur Kernel Estimation Using Sparse Representation and Self-Similarity.- Normal Distribution Function on Descriptor Extraction.- Supervised Non-Negative Matrix Factorization Induced by Huber Loss.- Small Sample Identification for Specific Emitter Based on Adversarial Embedded Networks.- Multi-mode tensor singular value decompositionfor low-rank image recovery.- Hyperspectral Anomaly Detection Based on Tensor Truncated Nuclear Norm and Linear Total Variation Regularization.- Face, Gesture, and Body Pose.- Deep Human Pose Estimation via Self-Guided Learning.- Binary Convolutional Neural Networks for Facial Action Unit Detection.- Efficient Example Mining For Anchor-free Face Detection.- 6D Object Pose Estimation with Mutual Attention Fusion.- Attention-Guided Siamese Network for Clothes-Changing Person Re-identification.- Cross-domain Person Re-identification Based on the Sample Relation Guidance.- Large-scale target detection and classification based on improved candidate regions.- Joint Face Detection and Landmark Localization Based on an Extremely Lightweight Network.- Extremely Tiny Face Detector for Platforms with Limited Resources.- Multi-pose Facial Expression Recognition based on Unpaired Images.- Keypoint Context Aggregation For Human Pose Estimation.- Clothes-Independent Identity Feature Learning for Long-Term Person Re-identification.- Lightweight Non-local High-resolution Networks for Human Pose Estimation.- Occluded Animal Shape and Pose Estimation from a Single Color Image.- Adaptively Fusing Complete Multi-resolution Features for Human Pose Estimation.- Multi-view Gait Recognition By Inception-Encoder And CL-GEI.- Facial Action Unit Detection Based on Transformer and Attention Mechanism.- Unsupervised Detailed Human Shape Estimation from Multi-view Color Images.- Device-Adaptive 2D Gaze Estimation: a Multi-Point Differential Framework.- Dual Gated Learning for Visible-Infrared Person Re-Identification.- Biological and Medical Image Processing.-Dual Attention Guided R2 U-Net Architecture for Right Ventricle Segmentation in MRI Images.- Global Characteristic Guided Landmark Detection for Genu Valgus and Varus Diagnosis.- Data-Dependence Dual Path Network for Choroidal Neovascularization Segmentation in SD-OCT images.- A Novel Feature Fusion Network for Myocardial Infarction Screening Based on ECG Images.- Semi-supervised Attention-Guided VNet for Breast Cancer Detection via Multi-task Learning.- Cross-Domain Transfer Learning for Vessel Segmentation in Computed Tomographic Coronary Angiographic Images.- Frequency-based convolutional neural network for efficient segmentation of histopathology whole slide images.- MR Image Denoising by FGMM Clustering of Image Patches.- 3D-Resnet Fused Attention For Autism Spectrum Disorder Classification.- CEID: Benchmark Dataset for Designing Segmentation Algorithms of Instruments Used in Colorectal Endoscopy.- CD L.
Codice articolo 9783030873578
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Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
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.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
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.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
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