Hao xuke xin luo (12 risultati)
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2023
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Da: Basi6 International, Irving, TX, U.S.A.Basi6 International
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Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2023
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Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2023
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Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2023
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Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2023
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Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.Books Puddle
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Condizione: New. 1st ed. 2023 edition NO-PA16APR2015-KAP.
Lingua: Inglese
Editore: Springer-Nature New York Inc, 2023
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Da: Revaluation Books, Exeter, Regno UnitoRevaluation Books
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Paperback. Condizione: Brand New. 88 pages. 9.25x6.10x0.19 inches. In Stock.
Lingua: Inglese
Editore: Springer Nature Singapore, 2023
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Da: Buchpark, Trebbin, GermaniaBuchpark
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Condizione: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | A dynamic network is frequently encountered in various real industrial applications, such as the Internet of Things. It is composed of numerous nodes and large-scale dynamic real-time interactions among them, where each node indicates a sp…ecified entity, each directed link indicates a real-time interaction, and the strength of an interaction can be quantified as the weight of a link. As the involved nodes increase drastically, it becomes impossible to observe their full interactions at each time slot, making a resultant dynamic network High Dimensional and Incomplete (HDI). An HDI dynamic network with directed and weighted links, despite its HDI nature, contains rich knowledge regarding involved nodes¿ various behavior patterns. Therefore, it is essential to study how to build efficient and effective representation learning models for acquiring useful knowledge.In this book, we first model a dynamic network into an HDI tensor and present the basic latent factorization of tensors (LFT) model. Then, we propose four representative LFT-based network representation methods. The first method integrates the short-time bias, long-time bias and preprocessing bias to precisely represent the volatility of network data. The second method utilizes a proportion-al-integral-derivative controller to construct an adjusted instance error to achieve a higher convergence rate. The third method considers the non-negativity of fluctuating network data by constraining latent features to be non-negative and incorporating the extended linear bias. The fourth method adopts an alternating direction method of multipliers framework to build a learning model for implementing representation to dynamic networks with high preciseness and efficiency.
Lingua: Inglese
Editore: Springer Nature B.V., 2023
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Da: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.PBShop.store US
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PAP. Condizione: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
Lingua: Inglese
Editore: Springer Nature B.V., 2023
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Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno UnitoPBShop.store UK
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PAP. Condizione: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2023
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Da: Majestic Books, Hounslow, Regno UnitoMajestic Books
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Editore: Springer, 2023
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Da: Biblios, frankfurt am main, HESSE, GermaniaBiblios
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EUR 77,59
EUR 9,95 spedizioneSpedito da Germania a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Condizione: New. PRINT ON DEMAND.
Lingua: Inglese
Editore: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2023
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Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
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EUR 48,37
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Kartoniert / Broschiert. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. A dynamic network is frequently encountered in various real industrial applications, such as the Internet of Things. It is composed of numerous nodes and large-scale dynamic real-time interac…tions among them, where each node indicates a specified entity..
