Gutscheinbedingungen

**Gültig am 26.09.2026 auf fremdsprachige Mangas (mangas-29438) online auf thalia.at und in der Thalia App. Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein. Ausgenommen sind preisgebundene Artikel & eBooks. Pro Einkauf einmal einlösbar. Click & Collect nur bei Onlinevorabzahlung möglich. Keine Barauszahlung. Nicht kombinierbar mit anderen Aktionen und Gutscheinen. Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet. Nicht gültig für Geschenkkarten, Versandkosten und Services.

  • Produktbild: Computer Animation and Social Agents
  • Produktbild: Computer Animation and Social Agents
Band 2374 - 15%

Computer Animation and Social Agents 37th International Conference, CASA 2024, Wuhan, China, June 5–7, 2024, Revised Selected Papers, Part I

15% sparen

73,99 € UVP 87,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

09.03.2025

Abbildungen

XIX, 405 p. 185 illus., 153 illus. in color.

Herausgeber

Nadia Magnenat Thalmann + weitere

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

405

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,4 cm

Gewicht

645 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9626-80-9

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

09.03.2025

Abbildungen

XIX, 405 p. 185 illus., 153 illus. in color.

Herausgeber

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

405

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/2,4 cm

Gewicht

645 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9626-80-9

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)

  • Produktbild: Computer Animation and Social Agents
  • Produktbild: Computer Animation and Social Agents

  • .- YOLOv8_ODY:An Object Detection Model for Traffic SignsT.


    .- Mask-Based Matching Enhancement for Unsupervised Point Cloud Registration.


    .- Driver action recognition based on Dynamic Adaptive Transformer.


    .- SimNET: A Deep learning macroscopic traffic simulation model for signal controlled urban road network.


    .- UAV-LMDN: Lightweight Multi-Scale Small Object Detection Network for Unmanned Aerial Vehicle Perspective.


    .- LRDN: Lightweight Risk Detection Network for Power System Operations.


    .- Personalized Federated Learning by Model Pruning via Batch Normalization Layers.


    .- IT-HMDM: Invertible Transformer for Human Motion Diffusion Model.


    .- Fashion Image Retrieval Based on Multimodal Features Enhancement and Fusion.


    .- Syntactic Enhanced Multi-Channel Graph Convolutional Network for Aspect-based Sentiment Analysis.


    .- Intelligent Helmet System for Hazardous Area Detection based on Digital Twin Technology.


    .- An Evaluation of a Simulation System for Visitors in Exhibit Halls.


    .- Foley Agent: Automatic Sound Design and Mixing Agent for Silent Videos Driven by LLMs.


    .- Deep Metric Learning with  Feature Aggregation for Generalizable Person Re-Identification.


    .- Diverse 3D Human Pose Generation in Scenes based on Decoupled Structure.


    .- A Combination Simulation Method for Low Orbit Large Scale Satellites via STK and NS2.


    .- Semantic-Guided Prompt Learning Network for Generalized Zero-Shot Learning.


    .- MiT-Unet: Mixed Transformer Unet for Transmission Line Segmentation in UAV Images.


    .- Semantic-driven multi-character multi-motion 3D animation generation.


    .- MSAR: A Mask Branch Module Integrating Multi-scale Attention And RefineNet.


    .- Multi-level Knowledge Distillation for Class  Incremental Learning.


    .- Research on the algorithm of helmet-wearing detection based on the optimized Mobilevit and Centernet.


    .- Better Sampling, towards Better End-to-end small Object Detection.


    .- Stealthily Launch Backdoor Attacks Against Deep Neural Network Models via Steganography.


    .- Seat belt wearing detection based on Efficient Det_Ad.


    .- DHNet: A Depth wise Separable Convolution-based High-Resolution Full Projector Compensation Network.


    .- Denoising Implicit Feedback for Extractive Question Answering.


    .- Iterative Consistent Attentional Diffusion Model for Multi-Contrast MRISuper-Resolution.