Wang xiaosong (47 risultati)
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Aggiungi al carrelloAK. Lübecker Museen, 8.7.2012 - 2.9.2012 / Ludwig Museum Koblenz,4.11.2012 - 16.1.2013. Mit Texten von Thorsten Rodiek, Beate Reiffenscheid, Demetrio Paparoni, Gao Minglu und Fan D'ian. München: Hirmer Verlag, 2012. Rot illustr. OHardc. 246 Seiten mit Texten in deutsch, englisch und chinesisch sowie 64 teils doppelseitige, farbi…ge Werkabbildungen und Textillustrationen, Bio- und Bibliographie des Künstlers. - 32,5 x 25,5. * Wang Xiaosong ist ein 1964 in Wuhan geborener chinesischer Künstler und Kunst-Professor. Wang, der von 1983 bis 1997 in Peking und Berlin studiert hat, verwendet in seinen Arbeiten einen Zusammenfluss chinesischer und westlicher Kunst. Er nahm 2011 an einem 'Gegenprogramm' zum offiziellen Beitrag der Biennale teilnahm und sorgte so für Aufsehen mit seinen Gemälden. - Druckfrisch und unbenutzt. - Versand gewichtsbedingt nur mit Paket-Zusatzporto möglich .
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2019
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Editore: Hirmer
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Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Sehr gut. 123 Ein visuell beeindruckendes Buch über die Werke von Wang Xiaosong und Xiao Hui Wang, das die kulturellen Kontraste zwischen Ost und West thematisiert. Zustand: Einband mit geringfügigen Gebrauchsspuren, insgesamt SEHR GUTER Zustand! HC1-498-1/8-00728999 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 443…7.
Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics : Disease Detection, Organ Segmentation, and Database Construction and Mining
Lu, Le (EDT); Wang, Xiaosong (EDT); Carneiro, Gustavo (EDT); Yang, Lin (EDT)
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2019
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Rilegato
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Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2019
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Rilegato
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Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2020
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Brossura
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno UnitoRia Christie Collections
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Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics : Disease Detection, Organ Segmentation, and Database Construction and Mining
Lu, Le (EDT); Wang, Xiaosong (EDT); Carneiro, Gustavo (EDT); Yang, Lin (EDT)
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2019
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.GreatBookPrices
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Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics : Disease Detection, Organ Segmentation, and Database Construction and Mining
Lu, Le (EDT); Wang, Xiaosong (EDT); Carneiro, Gustavo (EDT); Yang, Lin (EDT)
Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2019
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Rilegato
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Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics : Disease Detection, Organ Segmentation, and Database Construction and Mining
Lu, Le (EDT); Wang, Xiaosong (EDT); Carneiro, Gustavo (EDT); Yang, Lin (EDT)
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Editore: Springer, 2019
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Editore: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2019
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Hardback. Condizione: New. 2019 ed. This book reviews the state of the art in deep learning approaches to high-performance robust disease detection, robust and accurate organ segmentation in medical image computing (radiological and pathological imaging modalities), and the construction and mining of large-scale radiology databa…ses. It particularly focuses on the application of convolutional neural networks, and on recurrent neural networks like LSTM, using numerous practical examples to complement the theory. The book's chief features are as follows: It highlights how deep neural networks can be used to address new questions and protocols, and to tackle current challenges in medical image computing; presents a comprehensive review of the latest research and literature; and describes a range of different methods that employ deep learning for object or landmark detection tasks in 2D and 3D medical imaging. In addition, the book examines a broad selection of techniques for semantic segmentation using deep learning principles in medical imaging; introduces a novel approach to text and image deep embedding for a large-scale chest x-ray image database; and discusses how deep learning relational graphs can be used to organize a sizable collection of radiology findings from real clinical practice, allowing semantic similarity-based retrieval.The intended reader of this edited book is a professional engineer, scientist or a graduate student who is able to comprehend general concepts of image processing, computer vision and medical image analysis. They can apply computer science and mathematical principles into problem solving practices. It may be necessary to have a certain level of familiarity with a number of more advanced subjects: image formation and enhancement, image understanding, visual recognition in medical applications, statistical learning, deep neural networks, structured prediction and image segmentation.
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Editore: Springer, 2019
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Editore: Springer, 2019
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Editore: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2019
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Editore: Springer, 2020
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Condizione: New. pp. XI, 461 177 illus., 156 illus. in color. 1st ed. 2019 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Editore: Springer, 2019
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Editore: Springer, 2020
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics | Le Lu (u. a.) | Taschenbuch | Advances in Computer Vision and Pattern Recognition | xi | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030139711 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergarten…str. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Editore: Springer, 2020
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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Editore: Springer, 2019
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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Editore: Springer, 2020
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Da: Mispah books, Redhill, SURRE, Regno UnitoMispah books
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Editore: Springer, 2019
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book reviews the state of the art in deep learning approaches to high-performance robust disease detection, robust and accurate organ segmentation in medical image computing (radiological and pathological imaging modalities), and the construction an…d mining of large-scale radiology databases. It particularly focuses on the application of convolutional neural networks, and on recurrent neural networks like LSTM, using numerous practical examples to complement the theory.The book's chief features are as follows: It highlights how deep neural networks can be used to address new questions and protocols, and to tackle current challenges in medical image computing; presents a comprehensive review of the latest research and literature; and describes a range of different methods that employ deep learning for object or landmark detection tasks in 2D and 3D medical imaging. In addition, the book examines a broad selection of techniques for semantic segmentation using deep learning principles in medical imaging; introduces a novel approach to text and image deep embedding for a large-scale chest x-ray image database; and discusses how deep learning relational graphs can be used to organize a sizable collection of radiology findings from real clinical practice, allowing semantic similarity-based retrieval.The intended reader of this edited book is a professional engineer, scientist or a graduate student who is able to comprehend general concepts of image processing, computer vision and medical image analysis. They can apply computer science and mathematical principles into problem solving practices. It may be necessary to have a certain level of familiarity with a number of more advanced subjects: image formation and enhancement, image understanding, visual recognition in medical applications, statistical learning, deep neural networks, structured prediction and image segmentation.
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Editore: Springer, 2020
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book reviews the state of the art in deep learning approaches to high-performance robust disease detection, robust and accurate organ segmentation in medical image computing (radiological and pathological imaging modalities), and the construc…tion and mining of large-scale radiology databases. It particularly focuses on the application of convolutional neural networks, and on recurrent neural networks like LSTM, using numerous practical examples to complement the theory.The book's chief features are as follows: It highlights how deep neural networks can be used to address new questions and protocols, and to tackle current challenges in medical image computing; presents a comprehensive review of the latest research and literature; and describes a range of different methods that employ deep learning for object or landmark detection tasks in 2D and 3D medical imaging. In addition, the book examines a broad selection of techniques for semantic segmentation using deep learning principles in medical imaging; introduces a novel approach to text and image deep embedding for a large-scale chest x-ray image database; and discusses how deep learning relational graphs can be used to organize a sizable collection of radiology findings from real clinical practice, allowing semantic similarity-based retrieval.The intended reader of this edited book is a professional engineer, scientist or a graduate student who is able to comprehend general concepts of image processing, computer vision and medical image analysis. They can apply computer science and mathematical principles into problem solving practices. It may be necessary to have a certain level of familiarity with a number of more advanced subjects: image formation and enhancement, image understanding, visual recognition in medical applications, statistical learning, deep neural networks, structured prediction and image segmentation.
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Editore: SPRINGER NP, 2019
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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- Edizione Internazionale
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Engineering Plasticity Theory and Applications in Metal Forming
Wang, Z. R. (Author)/ Hu, Weilong (Author)/ Yuan, S. J. (Author)/ Wang, Xiaosong (Author)
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Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics: Disease Detection, Organ Segmentation, and Database Construction and Mining
Lu, Le (Editor)/ Wang, Xiaosong (Editor)/ Carneiro, Gustavo (Editor)/ Yang, Lin (Editor)
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Editore: Springer-Verlag New York Inc, 2019
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Editore: Springer, 2020
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Lingua: Inglese
Editore: Springer, 2019
Serie: Libro 71 di 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.Kennys Bookstore
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