Intelligence Science and Big Data Engineering. Big Data and Machine Learning : 9th International Conference, IScIDE 2019, Nanjing, China, October 17¿20, 2019, Proceedings, Part II
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2019
- Brossura
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The two volumes LNCS 11935 and 11936 constitute the proceedings of the 9th International Conference on Intelligence Science and Big Data Engineering, IScIDE 2019, held in Nanjing, China, in October 2019.The 84 full papers presented were carefully reviewed and selected from 252 submissions.The papers are organized in two parts: visual data engineering; and big data and machine learning. They cover a large range of topicsincluding information theoretic and Bayesian approaches, probabilistic graphical models, big data analysis, neural networks and neuro-informatics, bioinformatics, computational biology and brain-computer interfaces, as well as advances in fundamental pattern recognition techniques relevant to image processing, computer vision and machine learning.
Codice articolo 9783030362034
- Titolo
- Intelligence Science and Big Data Engineering. Big Data and Machine Learning : 9th International Conference, IScIDE 2019, Nanjing, China, October 17¿20, 2019, Proceedings, Part II
- Autore
- Zhen Cui
- Editore
- Springer International Publishing, Springer International Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030362035
- ISBN 13
- 9783030362034
- Peso dell'articolo
- 715 grammi
- Dimensioni
- 235x155x26 mm
- Serie
- Libro 181 di 300: Lecture Notes in Computer Science
The two volumes LNCS 11935 and 11936 constitute the proceedings of the 9th International Conference on Intelligence Science and Big Data Engineering, IScIDE 2019, held in Nanjing, China, in October 2019.
The 84 full papers presented were carefully reviewed and selected from 252 submissions.The papers are organized in two parts: visual data engineering; and big data and machine learning. They cover a large range of topics including information theoretic and Bayesian approaches, probabilistic graphical models, big data analysis, neural networks and neuro-informatics, bioinformatics, computational biology and brain-computer interfaces, as well as advances in fundamental pattern recognition techniques relevant to image processing, computer vision and machine learning.
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