S palanivel (32 risultati)

Condizione: New.

Condizione: New. In English.

Condizione: New.

Condizione: New.

Condizione: New.

Paperback. Condizione: Brand New. 60 pages. 8.66x5.91x0.14 inches. In Stock.

Condizione: New. In English.

Condizione: New. In English.

Condizione: New. In English.

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The handmade paper industry is one of the key khadi and village industrial activities converting waste into wealth. Raw materials for the handmade paper units are hosiery cuttings, cloth cuttings, waste paper, agricultural wastes and fibrous plant wastes like banana stem, paddy straw, jute, baggasse, sun hemp, sisal and pineapple leaf fibres. Increasing consumption rate in paper and related products will deplete forest cover and these scarce resources require a very long period for regeneration. Alternately the handmade paper industry does not require trees and can use waste materials. This help to conserve the forest wealth, which is the essential ingredient for improving the ozone cover and in controlling the increasing levels of carbon-di-oxide. 238 pp. Englisch. …

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -El reconocimiento de emociones musicales (MER) desempeña un papel importante en la interacción entre humanos y máquinas y en el entretenimiento digital. Las emociones que transmite una determinada pista musical son una tarea difícil que ha recibido una atención considerable en la recuperación de información musical. Se han realizado varios esfuerzos para el reconocimiento de emociones musicales. Además de las características habituales utilizadas en el MER, se buscan otras nuevas para reconocer las emociones musicales. La característica de fase residual es una característica de fuente de excitación que se utiliza en este trabajo para explotar la información específica de la emoción presente en la señal musical. En este trabajo MER categoriza las emociones en cinco clases: ira, miedo, feliz, neutral y triste. La extracción y clasificación de características juega un papel importante en el MER, de tal manera que representan bien la música y el cálculo puede llevarse a cabo de manera eficiente. La MFCC es una conocida característica tímbrica combinada con características residuales que se utilizan con técnicas de clasificación de patrones como la red neuronal autoasociativa, la máquina de vectores soporte y la red neuronal de función de base radial. El rendimiento del método se midió utilizando la tasa de error igual y la tasa de reconocimiento.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The handmade paper industry is one of the key khadi and village industrial activities converting waste into wealth. Raw materials for the handmade paper units are hosiery cuttings, cloth cuttings, waste paper, agricultural wastes and fibrous plant wastes like banana stem, paddy straw, jute, baggasse, sun hemp, sisal and pineapple leaf fibres. Increasing consumption rate in paper and related products will deplete forest cover and these scarce resources require a very long period for regeneration. Alternately the handmade paper industry does not require trees and can use waste materials. This help to conserve the forest wealth, which is the essential ingredient for improving the ozone cover and in controlling the increasing levels of carbon-di-oxide.…

Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt.

Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Nalini N JN. J. Nalini, completed Ph. D( Computer Science and Engineering) from Annamalai University in the year 2015. Working as a faculty at the Department of computer science and Engineering, Annamalai University, Tamilnadu, India.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The handmade paper industry is one of the key khadi and village industrial activities converting waste into wealth. Raw materials for the handmade paper units are hosiery cuttings, cloth cuttings, waste paper, agricultural wastes and fibrous plant wastes like banana stem, paddy straw, jute, baggasse, sun hemp, sisal and pineapple leaf fibres. Increasing consumption rate in paper and related products will deplete forest cover and these scarce resources require a very long period for regeneration. Alternately the handmade paper industry does not require trees and can use waste materials. This help to conserve the forest wealth, which is the essential ingredient for improving the ozone cover and in controlling the increasing levels of carbon-di-oxide.Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld 238 pp. Englisch.…

Condizione: New. Print on Demand.

Condizione: New. Print on Demand.

Condizione: New. PRINT ON DEMAND.

Taschenbuch. Condizione: Neu. An Economic analysis of handmade paper industry | Palanivel S | Taschenbuch | Paperback | Englisch | 2022 | independent Author | EAN 9781805450856 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.…

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - La reconnaissance des émotions musicales (MER) joue un rôle important dans l'interaction entre l'homme et la machine et dans les loisirs numériques. Les émotions véhiculées par un morceau de musique donné constituent une tâche difficile qui a fait l'objet d'une attention considérable dans le cadre de la recherche d'informations musicales. De nombreux efforts ont été déployés pour la reconnaissance des émotions musicales. Parmi les caractéristiques habituelles utilisées dans le MER, on recherche de nouvelles caractéristiques pour reconnaître les émotions musicales. La caractéristique de phase résiduelle est une caractéristique de source d'excitation utilisée dans ce travail pour exploiter les informations spécifiques à l'émotion présentes dans le signal musical. Dans ce travail, MER classe les émotions en cinq catégories : la colère, la peur, la joie, la neutralité et la tristesse. L'extraction et la classification des caractéristiques jouent un rôle important dans le MER, de telle sorte qu'elles représentent bien la musique et que le calcul puisse être effectué efficacement. Le MFCC est une caractéristique de timbre bien connue, combinée à des caractéristiques résiduelles, qui sont utilisées avec des techniques de classification de modèles telles que le réseau neuronal auto-associatif, la machine à vecteur de support et le réseau neuronal à fonction de base radiale. Les performances de la méthode ont été mesurées à l'aide d'un taux d'erreur égal et d'un taux de reconnaissance.…

Condizione: New. Print on Demand.

Condizione: New. Print on Demand.

Condizione: New. Print on Demand.

Condizione: New. Print on Demand.

Condizione: New. Print on Demand.

Condizione: New. Print on Demand.

Condizione: New. PRINT ON DEMAND.

Condizione: New. PRINT ON DEMAND.

Condizione: New. PRINT ON DEMAND.

Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Die Musik-Emotionserkennung (MER) spielt eine wichtige Rolle bei der Interaktion zwischen Mensch und Maschine und bei der digitalen Unterhaltung. Die Erkennung von Emotionen, die durch einen bestimmten Musiktitel vermittelt werden, ist eine anspruchsvolle Aufgabe, die bei der Suche nach Musikinformationen große Aufmerksamkeit erregt hat. Es wurden verschiedene Anstrengungen unternommen, um die Emotionen von Musik zu erkennen. Neben den regulären Merkmalen, die in MER verwendet werden, wird nach neuen Merkmalen zur Erkennung von Musikemotionen gesucht. Das Restphasenmerkmal ist ein Erregungsquellenmerkmal, das in dieser Arbeit verwendet wird, um emotionsspezifische Informationen im Musiksignal auszunutzen. In dieser Arbeit kategorisiert MER die Emotionen in fünf Klassen: Wut, Angst, glücklich, neutral und traurig. Die Extraktion und Klassifizierung von Merkmalen spielt bei MER eine wichtige Rolle, damit sie die Musik gut repräsentieren und die Berechnung effizient durchgeführt werden kann. MFCC ist das bekannte Klangfarbenmerkmal, das mit Restmerkmalen kombiniert und mit Musterklassifizierungstechniken wie dem autoassoziativen neuronalen Netz, der Support Vector Machine und dem neuronalen Netz mit radialer Basisfunktion verwendet wird. Die Leistung der Methode wurde anhand der gleichen Fehlerrate und der Erkennungsrate gemessen.…