Signet-CNN : A Deep Learning Model for Intelligent Data Classification: A Deep Learning Model for Intelligent Data Classification
Lingua: inglese
Editore: Beakers Bay, 2026
- Brossura
- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Signet-CNN: A Deep Learning Model for Intelligent Data Classification presents a focused technical treatment of deep learning for automated data classification and intelligent pattern analysis. The book centers on convolutional neural network (CNN) methods and their role in learning meaningful representations from structured or transformed data for classification tasks. It introduces the relationship between deep learning architectures, feature extraction, representation learning, and classification, providing readers with a foundation for understanding how neural models can process complex data and distinguish between relevant categories. The subject connects artificial intelligence, machine learning, deep neural networks, convolutional neural networks, data classification, pattern recognition, feature learning, and computational intelligence. Particular attention is given to the conceptual role of CNN layers in extracting increasingly informative features and supporting classification through learned representations. The book is relevant to readers interested in intelligent data processing, automated classification, machine learning models, and neural network-based analytical methods. It can serve as a useful technical reference for postgraduate learners, researchers, computer science professionals, data scientists, and practitioners seeking to understand deep learning approaches to classification problems. By emphasizing the connection between model architecture and classification, the book provides a structured perspective on how deep neural networks can transform input data into discriminative representations. It also supports broader understanding of the computational principles behind intelligent classification systems, including feature extraction, hierarchical representation, model training, prediction, and evaluation. The material is positioned within the wider field of artificial intelligence and offers terminology and concepts relevant to contemporary deep learning and data analytics.…
Codice articolo 9798869057273
- Titolo
- Signet-CNN : A Deep Learning Model for Intelligent Data Classification: A Deep Learning Model for Intelligent Data Classification
- Autore
- Karol
- Editore
- Beakers Bay
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798869057273
- Peso dell'articolo
- 203 grammi
- Dimensioni
- 229x152x7 mm
Signet-CNN: A Deep Learning Model for Intelligent Data Classification presents a focused technical treatment of deep learning for automated data classification and intelligent pattern analysis. The book centers on convolutional neural network (CNN) methods and their role in learning meaningful representations from structured or transformed data for classification tasks. It introduces the relationship between deep learning architectures, feature extraction, representation learning, and classification, providing readers with a foundation for understanding how neural models can process complex data and distinguish between relevant categories. The subject connects artificial intelligence, machine learning, deep neural networks, convolutional neural networks, data classification, pattern recognition, feature learning, and computational intelligence. Particular attention is given to the conceptual role of CNN layers in extracting increasingly informative features and supporting classification through learned representations. The book is relevant to readers interested in intelligent data processing, automated classification, machine learning models, and neural network-based analytical methods. It can serve as a useful technical reference for postgraduate learners, researchers, computer science professionals, data scientists, and practitioners seeking to understand deep learning approaches to classification problems. By emphasizing the connection between model architecture and classification, the book provides a structured perspective on how deep neural networks can transform input data into discriminative representations. It also supports broader understanding of the computational principles behind intelligent classification systems, including feature extraction, hierarchical representation, model training, prediction, and evaluation. The material is positioned within the wider field of artificial intelligence and offers terminology and concepts relevant to contemporary deep learning and data analytics.
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(2) La merce rimane di nostra proprietà fino al completo pagamento del prezzo di acquisto.
§ 4 Garanzia
(1)I diritti di garanzia legali esistono.
(2)Nel caso di beni usati, il periodo di garanzia è di un anno dalla consegna dell'articolo, in deroga alla normativa di legge. La riduzione del termine non si applica:
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(3) In qualità di consumatore, sei pregato di controllare l'articolo immediatamente dopo la consegna per verificarne la completezza, i difetti evidenti e i danni di trasporto e di informare noi e lo spedizioniere di eventuali reclami il prima possibile. Se non si rispetta questo, ciò non avrà alcun effetto sulle richieste di garanzia legale.
§ 5 Scelta della legge, luogo di adempimento, foro competente
(1)Si applica il diritto tedesco. Nel caso dei consumatori, questa scelta di legge si applica solo nella misura in cui ciò non revochi la protezione offerta dalle disposizioni imperative della legge dello Stato di residenza abituale del consumatore (principio di favorevolezza).
(2)Il luogo di adempimento per tutti i servizi derivanti dai rapporti commerciali esistenti con noi e il foro competente è la nostra sede legale, nella misura in cui non sei un consumatore, ma un commerciante, una persona giuridica di diritto pubblico o un fondo speciale di diritto pubblico. Lo stesso vale se non si dispone di un foro competente generale in Germania o nell'UE o se il domicilio o la residenza abituale non sono noti al momento della proposizione dell'azione. Il diritto di ricorrere al tribunale di un altro foro competente rimane inalterato.
(3)Le disposizioni della Convenzione delle Nazioni Unite sui contratti di vendita internazionale di merci non si applicano espressamente.
II. Informazioni sul cliente
- Identità del Venditore
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Risoluzione alternativa delle controversie:
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Informazioni sulla conclusione del contratto
Le fasi tecniche per la conclusione del contratto, la conclusione del contratto stesso e le opzioni di correzione sono eseguite in conformità con le disposizioni "Conclusione del contratto" delle nostre Condizioni Generali (Parte I.). -
Lingua del contratto, archiviazione del testo del contratto
3.1. La lingua del contratto è il tedesco.
3.2. Il testo completo del contratto non sarà memorizzato da noi. Prima di inviare l'ordine, i dati del contratto possono essere stampati o salvati elettronicamente tramite la funzione di stampa del browser. Dopo aver ricevuto l'ordine da parte nostra, i dati dell'ordine, le informazioni legalmente prescritte per i contratti a distanza e le Condizioni generali ti verranno nuovamente inviati via e-mail.
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Caratteristiche essenziali dei beni o servizi
Le caratteristiche essenziali dei beni e/o servizi possono essere trovate nella rispettiva offerta. -
Prezzi e condizioni di pagamento
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5.2. Le spese di spedizione sostenute non sono incluse nel prezzo di acquisto. Possono essere richiamati tramite un pulsante designato sul nostro sito Web o nella rispettiva offerta, sono mostrati separatamente nel corso del processo di ordinazione e devono essere a carico dell'utente in aggiunta, a meno che non sia stata promessa la spedizione gratuita.
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5.4. I metodi di pagamento a tua disposizione sono indicati sotto un pulsante corrispondente sul nostro sito web o nella rispettiva offerta.
5.5. Salvo diversa indicazione per i singoli metodi di pagamento, i diritti di pagamento derivanti dal contratto concluso sono immediatamente dovuti per il pagamento.
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6.2. Nella misura in cui sei un consumatore, è regolato dalla legge che il rischio di perdita accidentale e deterioramento accidentale dell'articolo venduto durante la spedizione passerà a te solo al momento della consegna della merce, indipendentemente dal fatto che la spedizione sia assicurata o non assicurata. Ciò non si applica se hai commissionato in modo indipendente una società di trasporti non nominata dall'imprenditore o da una persona altrimenti designata per effettuare la spedizione.
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La responsabilità per i difetti è regolata dalla disposizione "Garanzia" nei nostri Termini e condizioni generali (Parte I).
ultimo aggiornamento: 07/12/2017
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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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
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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.
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ultimo aggiornamento: 25/04/2018