Vor Ort
Merkzettel Warenkorb
  • Produktbild: Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition
  • Produktbild: Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition
Band 15444 - 17%

Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition Joint IAPR International Workshops, S+SSPR 2024, Venice, Italy, September 9–10, 2024, Revised Selected Papers

Aus der Reihe Lecture Notes in Computer Science
17% sparen

49,99 € UVP 60,49 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

31.01.2025

Abbildungen

XII, 58 illus., 53 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

Herausgeber

Andrea Torsello + weitere

Verlag

Springer

Seitenzahl

200

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,2 cm

Gewicht

330 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-80506-6

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

31.01.2025

Abbildungen

XII, 58 illus., 53 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

Herausgeber

Verlag

Springer

Seitenzahl

200

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,2 cm

Gewicht

330 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-3-031-80506-6

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen

Informationen zu Bewertungen

Zur Abgabe einer Bewertung ist eine Anmeldung im Konto notwendig. Die Authentizität der Bewertungen wird von uns nicht überprüft. Wir behalten uns vor, Bewertungstexte, die unseren Richtlinien widersprechen, entsprechend zu kürzen oder zu löschen.

Die Bewertungen sind nach Format, Anzahl Sterne und Datum sortiert.

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kund*innen durch Ihre Meinung

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen filtern
  • Produktbild: Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition
  • Produktbild: Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition

  • .- A Differentiable Approximation of the Graph Edit Distance.

    .- Learning Graph Similarity by Counting Holes in Simplicial Complexes.

    .- Community-Hop: Enhancing Node Classification through Community Preference.

    .- Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Water Temperature Modeling.

    .- Enhancing IoT Network Security with Graph Neural Networks for Node Anomaly Detection.

    .- LSTM Networks and Graph Neural Networks for Predicting Events of Hypoglycemia.

    .- Evaluation metrics in Saliency Maps applied to Graph Regression.

    .- LESI-GNN: an Interpretable Graph Neural Network based on Local Structures Embedding.

    .- Mixture of Variational Graph Autoencoders.

    .- Multimodality Calibration in 3D Multi Input-Multi Output Network for Dementia Diagnosis with Incomplete Acquisitions.

    .- Multi-modal Medical Images Classification Using Meta-learning Algorithms.

    .- From semantic segmentation of natural images to medical image segmentation using ViT-based architectures.

    .- Chronic Wound Segmentation and Measurement Using Semi-Supervised Hierarchical Convolutional Neural Networks.

    .- ZIRACLE: Zero-shot composed Image Retrieval with Advanced Component-Level Emphasis.

    .- Improving Object Detector Performance on Low-Quality Images using Histogram Matching and Model Stacking.

    .- Comparing Learning Methods to Enhance Decision-Making in Simulated Curling.

    .- An empirical characterization of the stability of Isolation Forest results.

    .- Automated Classification of Android Games using Word Embeddings.

    .- An interesting property of Random Forest distances with respect to the curse of dimensionality.