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Rilevamento di anomalie per dati categorici (Italian Edition)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Appearance-based 3-D Object Recognition and Pose Estimation
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2011, 2011
ISBN 10: 3843391157 ISBN 13: 9783843391153
Lingua: Inglese
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 49,00
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -In Computer Vision,Image Processing, Artificial Intelligence and Neural Networks object recognition is one of the most successful applications of image or object analysis and understanding.The recognition system typically involves some sort of sensor,the use of a model database in which all the objects ¿models¿ representations are saved,and a decision-making ability.When a sensor views an object the digitized image is processed so as to represent it in the same way as the models are represented in the databases.Then a recognition algorithm tries to find the model to which the object best matches.For the view-based recognition, the representations take into account the appearance of the object. To achieve 3D Object recognition(3DOR) the pose of objects are also saved in the database.In general two 3DOR techniques. They are Geometric feature-based approach and Appearance- based approach.The geometric feature-based approach uses properties of shape of object i.e. lines, curves,and vertices for object recognition descriptions.But appearance-based 3DOR is the combined effects of objects shape, reflectance properties,pose and the illumination.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 76 pp. Englisch.
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Anomaly Detection for Categorical Data
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Dez 2017, 2017
ISBN 10: 3330326840 ISBN 13: 9783330326842
Lingua: Inglese
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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EUR 49,90
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -Outlier detection system discovers the novel or rare events, anomalies, vicious actions, exceptional phenomena. It is mandatory to find these anomalies in data mining because the presence of these objects usually makes the database inefficient. An outlier is an observation which deviates so much from the other observations as to arouse suspicions that it was generated by a different mechanism. Finding objects that do not conform to well-defined notions of expected behaviour in a dataset is called outlier detection. Outlier detection is a pre-processing step for locating these non-conforming objects in data sets. This outlier detection is a challenging process in large scale database since it has high dimensional data with low anomalous rate. Here outliers are defined formally and the optimized ways to detect outliers is also proposed here. Optimization in outlier detection is achieved by a new concept of holoentropy which combines entropy and total correlation. It is a more effective and efficient practical phenomenon in outlier detection methods. It can be used effectively to deal with both large and high-dimensional datasets.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 104 pp. Englisch.
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Détection des anomalies pour les données catégorielles (French Edition)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Cognitive Computing Using Green Technologies (Green Engineering and Technology)
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
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Erkennung von Anomalien bei kategorialen Daten (German Edition)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Deteção de anomalias para dados categóricos (Portuguese Edition)
Editore: Edições Nosso Conhecimento, 2024
ISBN 10: 6208099188 ISBN 13: 9786208099183
Lingua: Portoghese
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Intelligent Systems : Advances in Biometric Systems, Soft Computing, Image Processing, and Data Analytics
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Computer Vision and Recognition Systems: Research Innovations and Trends
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Detección de anomalías para datos categóricos
Editore: Ediciones Nuestro Conocimiento Sep 2024, 2024
ISBN 10: 6208099161 ISBN 13: 9786208099169
Lingua: Spagnolo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -El sistema de detección de anomalías descubre los sucesos novedosos o raros, las anomalías, las acciones viciosas, los fenómenos excepcionales. Es obligatorio encontrar estas anomalías en la minería de datos porque la presencia de estos objetos suele hacer ineficiente la base de datos. Un valor atípico es una observación que se desvía tanto de las demás observaciones como para despertar sospechas de que ha sido generada por un mecanismo diferente. Encontrar objetos que no se ajustan a las nociones bien definidas de comportamiento esperado en un conjunto de datos se denomina detección de valores atípicos. La detección de valores atípicos es un paso de preprocesamiento para localizar estos objetos no conformes en los conjuntos de datos. Esta detección de valores atípicos es un proceso difícil en bases de datos a gran escala, ya que tiene datos de alta dimensión con una baja tasa de anomalías. Aquí se definen formalmente los valores atípicos y se proponen formas optimizadas de detectarlos. La optimización en la detección de valores atípicos se consigue mediante un nuevo concepto de holoentropía que combina la entropía y la correlación total. Se trata de un fenómeno práctico más eficaz y eficiente en los métodos de detección de valores atípicos. Puede utilizarse eficazmente para tratar conjuntos de datos grandes y de alta dimensión.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 104 pp. Spanisch.
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Machine Learning for Mobile Communications (Industry 5.0)
Da: Books From California, Simi Valley, CA, U.S.A.
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Computer Vision and Recognition Systems: Research Innovations and Trends
Da: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno Unito
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ShapeIndex based Applications of Local Features for Object Recognition
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2016
ISBN 10: 3659885835 ISBN 13: 9783659885839
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EUR 34,25
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Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Kishore Kumar D.Kishore Kumar D received his M.S in Software Engg from VIT University Vellore in the year 2015. He has done many projects. He is working in Cognizant Tech. Sols. Second Author, Chiranji Lal Chowdhary obtained his B.E.
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Computer Vision and Recognition Systems Using Machine and Deep Learning Approaches: Fundamentals, technologies and applications (Computing and Networks)
Editore: The Institution of Engineering and Technology, 2021
ISBN 10: 1839533234 ISBN 13: 9781839533235
Lingua: Inglese
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Smart Computing Techniques in Industrial IoT
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
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Aggiungi al carrelloHRD. Condizione: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Innovative Supply Chain Management via Digitalization and Artificial Intelligence (Studies in Systems, Decision and Control, 424)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Enhancing Steganography Through Deep Learning Approaches
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Hybridization of Blockchain and Cloud Computing : Overcoming Security Issues in Iot
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Next Generation Healthcare Informatics (Studies in Computational Intelligence)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Cognitive Computing Using Green Technologies : Modeling Techniques and Applications
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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The Metaverse for the Healthcare Industry
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Handbook of Research on Deep Learning Innovations and Trends
Editore: Engineering Science Reference, 2019
ISBN 10: 1522578625 ISBN 13: 9781522578628
Lingua: Inglese
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Multidisciplinary Applications of Deep Learning-Based Artificial Emotional Intelligence
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Investigations in Pattern Recognition and Computer Vision for Industry 4.0
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Enhancing Steganography Through Deep Learning Approaches
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Multidisciplinary Applications of Deep Learning-Based Artificial Emotional Intelligence
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Investigations in Pattern Recognition and Computer Vision for Industry 4.0
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