Gutscheinbedingungen

**Gültig bis 17.08.2026 auf Schreibwaren & Office-Artikel online auf thalia.at, in der Thalia App und in teilnehmenden Thalia Buchhandlungen in Österreich mit Schulsortiment. In den Buchhandlungen nur gültig auf lagernde Ware. Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein. Ausgenommen sind preisgebundene Artikel. Pro Einkauf einmal einlösbar. Nur gültig gegen Vorlage oder im Onlineshop hinterlegter Bonuscard. Infos zur Einlösung in der Buchhandlung sind auf der Bonuscard-Vorteilspreisseite zu finden. Click & Collect nur bei Onlinevorabzahlung möglich. Keine Einlösung bei Scan & Go-Bezahlung. Keine Barauszahlung. Nicht kombinierbar mit anderen Aktionen und Gutscheinen. Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet. Nicht gültig für Geschenkkarten, Versandkosten und Services.

Produktbild: Knowledge Science, Engineering and Management
Band 15921 - 11%

Knowledge Science, Engineering and Management 18th International Conference, KSEM 2025, Macao, China, August 4–7, 2025, Proceedings, Part III

11% sparen

79,99 € UVP 90,19 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

14.11.2025

Abbildungen

XII, 116 illus., 109 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

Herausgeber

Tianqing Zhu + weitere

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

432

Maße (L/B/H)

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

Gewicht

668 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9530-54-0

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

14.11.2025

Abbildungen

XII, 116 illus., 109 illus. in color., farbige Illustrationen, schwarz-weiss Illustrationen

Herausgeber

Verlag

Springer Singapore

Seitenzahl

432

Maße (L/B/H)

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

Gewicht

668 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-981-9530-54-0

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: GPSR Kontakt

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: Knowledge Science, Engineering and Management
  • .- ACL:Adaptive Chunking of Large Language Models for Efficient Inference on Automotive Edge Devices.

    .- The Evaluation of Parameter-agnostic Unlearning Mechanisms on Prevailing Large Language Models.

    .- Node Centrality Approximation in Complex Networks via Inductive Graph Neural Networks.

    .- Carbon Market Price Prediction Method Based on Multi-feature Fusion and Deep Learning.

    .- MMtuning: An Advanced Multi-Adapter Framework for Efficient Multimodal Large Language Models Fine-Tuning.

    .- Multi-Sensor Fusion Framework for HAR: Integrating Time-Frequency Features and Self-Supervised Learning.

    .- Deep Reinforcement Learning-Based Client Selection and Secure Aggregation for Federated Learning.

    .- DynamicFedPEFT: Efficient fine-tuning of dynamic federated parameters for large language models.

    .- Dynamic, Multi-Scale, and Noise-Aware Modeling for Skeleton Action Prediction.

    .- Adaptive Retrieval Enhancement for Open-Domain Question Answering.

    .- Privacy-Preserving Exact Closest Vertex Queries on Encrypted Attributed Knowledge Graphs.

    .- Text Attributed Graph Node Classification Using Sheaf Neural Networks and Large Language Models.

    .- TIEBN: An Eigenvalue-Driven Blockchain Network for Anomaly Detection.

    .- Enhanced Knowledge Tracing via Imputing Knowledge States.

    .- Resisting Catastrophic Recall: Persistent Unlearning via Knowledge Distillation with Feature Suppression.

    .- Enhancing Legal Judgment Prediction in LLMs via Legal Norms Integration.

    .- Geo-DETR: Geographical Map Detection Based on Multi-Stage Gradient Feature Fusion.

    .- FATFI: A Framework to Generate Adversarial Traffic with Feature Interpretability.

    .- Enhancing Multi-Source Localization via Tailored Feature Representation Framework.

    .- FedMP: A Multi-Prototype Heterogeneous Federated Learning Framework.

    .- CGM: Intrusion Detection Based on a Multi-Head Attention Optimization Model.

    .- FusionMIA: Enhancing Membership Inference Attacks with Spy Clients and Shadow Models in Federated Learning.

    .- DynaKiteQuery: Top-k Closest-Vertex Queries on Dynamic Attributed Knowledge Graphs.

    .- Evaluating LLMs for Multi-label Text Classification.

    .- Generating Feedback for School Students Essay with Large Language Models.

    .- Dynamic Asymmetric Contrastive Learning with Adaptive Hard Negative Mining for Resume-Job Matching.

    .- TRIAD: A Tool-Responsive Instruction-Aligned framework for domain-specific problem solving.

    .- Verifiable fine-grained federated unlearning.

    .- MCC: Multi-level Feature and Context-aware Attention Mechanism with Consistent Distributions for Recipe Retrieval.

    .- Heuristic Ant Colony enabled Federataed UAV Circuit Inspection Planning Algorithm Considering Adaptive Weather.

    .- Context-aware Spatiotemporal Graph Attention Network for Next POI Recommendation.

    .- From Thinking to Output: Chain-of-Thought and Text Generation Characteristics in Reasoning Language Models.