Chen zhenghua (95 risultati)
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Handbook of Plant Cell Culture, Vol. 6 : Perennial Crops
Evans, David A.; Sharp, William R.; Ammirato, Philip V.; Chen, Zhenghua; Sondahl, Maro R.
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Hardcover. Condizione: Very Good. Hardcover in VG+ condition. 506 pages. [1.7 lbs]. Book.
Deep Learning for Human Activity Recognition : Second International Workshop, Dl-har 2020, Held in Conjunction With Ijcai-pricai 2020, Kyoto, Japan, January 8, 2021, Proceedings
Li, Xiaoli (EDT); Wu, Min (EDT); Chen, Zhenghua (EDT); Zhang, Le (EDT)
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Deep Learning for Human Activity Recognition : Second International Workshop, Dl-har 2020, Held in Conjunction With Ijcai-pricai 2020, Kyoto, Japan, January 8, 2021, Proceedings
Li, Xiaoli (EDT); Wu, Min (EDT); Chen, Zhenghua (EDT); Zhang, Le (EDT)
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Ai for Time Series : Unlocking Patterns With Deep Learning
Wu, Min (EDT); Eldele, Emadeldeen (EDT); Chen, Zhenghua (EDT); Pan, Shirui (EDT); Wen, Qingsong (EDT)
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Ai for Time Series : Unlocking Patterns With Deep Learning
Wu, Min (EDT); Eldele, Emadeldeen (EDT); Chen, Zhenghua (EDT); Pan, Shirui (EDT); Wen, Qingsong (EDT)
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Human Activity Recognition and Anomaly Detection : 4th International Workshop, Dl-har 2024, and First International Workshop, Adfm 2024, Held in Conjunction With Ijcai 2024, Jeju, South Korea, August 3?9, 2024, Revised Selected Papers
Peng, Kuan-chuan (EDT); Wang, Yizhou (EDT); Li, Ziyue (EDT); Chen, Zhenghua (EDT); Yang, Jianfei (EDT)
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Paperback. Condizione: New. 2024 ed.
Deep Learning for Human Activity Recognition : Second International Workshop, Dl-har 2020, Held in Conjunction With Ijcai-pricai 2020, Kyoto, Japan, January 8, 2021, Proceedings
Li, Xiaoli (EDT); Wu, Min (EDT); Chen, Zhenghua (EDT); Zhang, Le (EDT)
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Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
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Paperback. Condizione: New. This book provides a thorough exploration of the latest innovations in AI for general time series analysis, distribution shift, and foundation models. It offers an in-depth look at cutting-edge techniques and methodologies, using advanced algorithms that are transforming time series analysis across in…dustries. The authors highlight the use of AI models, particularly those based on deep learning, to study the sequence of data points collected at successive points in time.In the study of the use of AI for general time series analysis, readers are introduced to a recent important model like TimesNet, which has set new benchmarks for general time series analysis. TimesNet is a cutting-edge model for time series analysis, which transforms one-dimensional time series data into two-dimensional space to better capture temporal variations. This approach allows TimesNet to excel in various tasks such as short- and long-term forecasting, imputation, classification, and anomaly detection. The authors also discuss distribution shift in time series, with an important coverage on the use of AdaTime. This is a benchmarking suite for domain adaptation which addresses distribution shifts in time series data through Unsupervised Domain Adaptation (UDA). In the last section, a significant focus is placed on the emergence of time series foundation models, particularly for forecasting. The book explores pioneering models like Time-LLM, which are designed to offer universal forecasting capabilities across diverse time series tasks.The book can be used as supplementary reading for graduate students taking advanced topics/seminars on advanced deep learning and foundation models. It is also a useful reference for researchers and engineers working on time-series applications in finance, healthcare, energy, and climate.
Human Activity Recognition and Anomaly Detection : 4th International Workshop, Dl-har 2024, and First International Workshop, Adfm 2024, Held in Conjunction With Ijcai 2024, Jeju, South Korea, August 3?9, 2024, Revised Selected Papers
Peng, Kuan-chuan (EDT); Wang, Yizhou (EDT); Li, Ziyue (EDT); Chen, Zhenghua (EDT); Yang, Jianfei (EDT)
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Ai for Time Series : Unlocking Patterns With Deep Learning
Wu, Min (EDT); Eldele, Emadeldeen (EDT); Chen, Zhenghua (EDT); Pan, Shirui (EDT); Wen, Qingsong (EDT)
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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Deep Learning for Human Activity Recognition : Second International Workshop, Dl-har 2020, Held in Conjunction With Ijcai-pricai 2020, Kyoto, Japan, January 8, 2021, Proceedings
Li, Xiaoli (EDT); Wu, Min (EDT); Chen, Zhenghua (EDT); Zhang, Le (EDT)
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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Da: Rarewaves USA, OSWEGO, IL, U.S.A.Rarewaves USA
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EUR 86,15
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Paperback. Condizione: New. This book provides a thorough exploration of the latest innovations in AI for general time series analysis, distribution shift, and foundation models. It offers an in-depth look at cutting-edge techniques and methodologies, using advanced algorithms that are transforming time series analysis across in…dustries. The authors highlight the use of AI models, particularly those based on deep learning, to study the sequence of data points collected at successive points in time.In the study of the use of AI for general time series analysis, readers are introduced to a recent important model like TimesNet, which has set new benchmarks for general time series analysis. TimesNet is a cutting-edge model for time series analysis, which transforms one-dimensional time series data into two-dimensional space to better capture temporal variations. This approach allows TimesNet to excel in various tasks such as short- and long-term forecasting, imputation, classification, and anomaly detection. The authors also discuss distribution shift in time series, with an important coverage on the use of AdaTime. This is a benchmarking suite for domain adaptation which addresses distribution shifts in time series data through Unsupervised Domain Adaptation (UDA). In the last section, a significant focus is placed on the emergence of time series foundation models, particularly for forecasting. The book explores pioneering models like Time-LLM, which are designed to offer universal forecasting capabilities across diverse time series tasks.The book can be used as supplementary reading for graduate students taking advanced topics/seminars on advanced deep learning and foundation models. It is also a useful reference for researchers and engineers working on time-series applications in finance, healthcare, energy, and climate.
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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EUR 72,83
EUR 13,88 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Da: Chiron Media, Wallingford, , Regno UnitoChiron Media
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EUR 68,53
EUR 17,94 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
paperback. Condizione: New.
Deep Learning for Human Activity Recognition: Second International Workshop, Dl-har 2020, Held in Conjunction With Ijcai-pricai 2020, Kyoto, Japan, January 8, 2021, Proceedings
Li, Xiaoli (Editor)/ Wu, Min (Editor)/ Chen, Zhenghua (Editor)/ Zhang, Le (Editor)
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Da: Revaluation Books, Exeter, , Regno UnitoRevaluation Books
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Paperback. Condizione: Brand New. 151 pages. 9.25x6.10x0.43 inches. In Stock.
Ai for Time Series : Unlocking Patterns With Deep Learning
Wu, Min (EDT); Eldele, Emadeldeen (EDT); Chen, Zhenghua (EDT); Pan, Shirui (EDT); Wen, Qingsong (EDT)
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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EUR 72,03
EUR 17,38 spedizioneSpedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 10 disponibili
Condizione: As New. Unread book in perfect condition.
Human Activity Recognition and Anomaly Detection : 4th International Workshop, Dl-har 2024, and First International Workshop, Adfm 2024, Held in Conjunction With Ijcai 2024, Jeju, South Korea, August 3?9, 2024, Revised Selected Papers
Peng, Kuan-chuan (EDT); Wang, Yizhou (EDT); Li, Ziyue (EDT); Chen, Zhenghua (EDT); Yang, Jianfei (EDT)
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Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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EUR 72,42
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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EUR 90,64
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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