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Autor La Malfa, Emanuele |
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Crear una solicitud de compra Refinar búsquedaMachine Learning, Optimization, and Data Science / Nicosia, Giuseppe ; Ojha, Varun ; La Malfa, Emanuele ; Jansen, Giorgio ; Sciacca, Vincenzo ; Pardalos, Panos ; Giuffrida, Giovanni ; Umeton, Renato
TÃtulo : Machine Learning, Optimization, and Data Science : 6th International Conference, LOD 2020, Siena, Italy, July 19–23, 2020, Revised Selected Papers, Part I / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Nicosia, Giuseppe, ; Ojha, Varun, ; La Malfa, Emanuele, ; Jansen, Giorgio, ; Sciacca, Vincenzo, ; Pardalos, Panos, ; Giuffrida, Giovanni, ; Umeton, Renato, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXXVII, 740 p. 55 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-64583-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia artificial Software de la aplicacion Ordenadores Procesamiento de imágenes Visión por computador Informática Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Entornos informáticos Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Matemáticas de la Computación Clasificación: 006.3 Resumen: Este conjunto de dos volúmenes, LNCS 12565 y 12566, constituye las actas arbitradas de la 6.ª Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático, Optimización y Ciencia de Datos, LOD 2020, celebrada en Siena, Italia, en julio de 2020. Se presentaron un total de 116 artÃculos completos. en este conjunto de actas posteriores a la conferencia de dos volúmenes fue cuidadosamente revisado y seleccionado entre 209 presentaciones. Estos artÃculos de investigación fueron escritos por cientÃficos lÃderes en los campos del aprendizaje automático, la inteligencia artificial, el aprendizaje por refuerzo, la optimización computacional y la ciencia de datos y presentan una variedad sustancial de ideas, tecnologÃas, algoritmos, métodos y aplicaciones. Tipo de medio : Computadora Summary : This two-volume set, LNCS 12565 and 12566, constitutes the refereed proceedings of the 6th International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science, LOD 2020, held in Siena, Italy, in July 2020. The total of 116 full papers presented in this two-volume post-conference proceedings set was carefully reviewed and selected from 209 submissions. These research articles were written by leading scientists in the fields of machine learning, artificial intelligence, reinforcement learning, computational optimization, and data science presenting a substantial array of ideas, technologies, algorithms, methods, and applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Machine Learning, Optimization, and Data Science : 6th International Conference, LOD 2020, Siena, Italy, July 19–23, 2020, Revised Selected Papers, Part I / [documento electrónico] / Nicosia, Giuseppe, ; Ojha, Varun, ; La Malfa, Emanuele, ; Jansen, Giorgio, ; Sciacca, Vincenzo, ; Pardalos, Panos, ; Giuffrida, Giovanni, ; Umeton, Renato, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXXVII, 740 p. 55 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-64583-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Inteligencia artificial Software de la aplicacion Ordenadores Procesamiento de imágenes Visión por computador Informática Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Entornos informáticos Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Matemáticas de la Computación Clasificación: 006.3 Resumen: Este conjunto de dos volúmenes, LNCS 12565 y 12566, constituye las actas arbitradas de la 6.ª Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático, Optimización y Ciencia de Datos, LOD 2020, celebrada en Siena, Italia, en julio de 2020. Se presentaron un total de 116 artÃculos completos. en este conjunto de actas posteriores a la conferencia de dos volúmenes fue cuidadosamente revisado y seleccionado entre 209 presentaciones. Estos artÃculos de investigación fueron escritos por cientÃficos lÃderes en los campos del aprendizaje automático, la inteligencia artificial, el aprendizaje por refuerzo, la optimización computacional y la ciencia de datos y presentan una variedad sustancial de ideas, tecnologÃas, algoritmos, métodos y aplicaciones. Tipo de medio : Computadora Summary : This two-volume set, LNCS 12565 and 12566, constitutes the refereed proceedings of the 6th International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science, LOD 2020, held in Siena, Italy, in July 2020. The total of 116 full papers presented in this two-volume post-conference proceedings set was carefully reviewed and selected from 209 submissions. These research articles were written by leading scientists in the fields of machine learning, artificial intelligence, reinforcement learning, computational optimization, and data science presenting a substantial array of ideas, technologies, algorithms, methods, and applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Machine Learning, Optimization, and Data Science : 6th International Conference, LOD 2020, Siena, Italy, July 19–23, 2020, Revised Selected Papers, Part II / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Nicosia, Giuseppe, ; Ojha, Varun, ; La Malfa, Emanuele, ; Jansen, Giorgio, ; Sciacca, Vincenzo, ; Pardalos, Panos, ; Giuffrida, Giovanni, ; Umeton, Renato, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXXVIII, 666 p. 211 ilustraciones, 179 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-64580-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Ciencias sociales Aprendizaje automático Inteligencia artificial Ordenadores Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Computadoras y Educación Entornos informáticos Clasificación: 30.000.285 Resumen: Este conjunto de dos volúmenes, LNCS 12565 y 12566, constituye las actas arbitradas de la 6.ª Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático, Optimización y Ciencia de Datos, LOD 2020, celebrada en Siena, Italia, en julio de 2020. Se presentaron un total de 116 artÃculos completos. en este conjunto de actas posteriores a la conferencia de dos volúmenes fue cuidadosamente revisado y seleccionado entre 209 presentaciones. Estos artÃculos de investigación fueron escritos por cientÃficos lÃderes en los campos del aprendizaje automático, la inteligencia artificial, el aprendizaje por refuerzo, la optimización computacional y la ciencia de datos y presentan una variedad sustancial de ideas, tecnologÃas, algoritmos, métodos y aplicaciones. Tipo de medio : Computadora Summary : This two-volume set, LNCS 12565 and 12566, constitutes the refereed proceedings of the 6th International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science, LOD 2020, held in Siena, Italy, in July 2020. The total of 116 full papers presented in this two-volume post-conference proceedings set was carefully reviewed and selected from 209 submissions. These research articles were written by leading scientists in the fields of machine learning, artificial intelligence, reinforcement learning, computational optimization, and data science presenting a substantial array of ideas, technologies, algorithms, methods, and applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Machine Learning, Optimization, and Data Science : 6th International Conference, LOD 2020, Siena, Italy, July 19–23, 2020, Revised Selected Papers, Part II / [documento electrónico] / Nicosia, Giuseppe, ; Ojha, Varun, ; La Malfa, Emanuele, ; Jansen, Giorgio, ; Sciacca, Vincenzo, ; Pardalos, Panos, ; Giuffrida, Giovanni, ; Umeton, Renato, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXXVIII, 666 p. 211 ilustraciones, 179 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-64580-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Ciencias sociales Aprendizaje automático Inteligencia artificial Ordenadores Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Computadoras y Educación Entornos informáticos Clasificación: 30.000.285 Resumen: Este conjunto de dos volúmenes, LNCS 12565 y 12566, constituye las actas arbitradas de la 6.ª Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático, Optimización y Ciencia de Datos, LOD 2020, celebrada en Siena, Italia, en julio de 2020. Se presentaron un total de 116 artÃculos completos. en este conjunto de actas posteriores a la conferencia de dos volúmenes fue cuidadosamente revisado y seleccionado entre 209 presentaciones. Estos artÃculos de investigación fueron escritos por cientÃficos lÃderes en los campos del aprendizaje automático, la inteligencia artificial, el aprendizaje por refuerzo, la optimización computacional y la ciencia de datos y presentan una variedad sustancial de ideas, tecnologÃas, algoritmos, métodos y aplicaciones. Tipo de medio : Computadora Summary : This two-volume set, LNCS 12565 and 12566, constitutes the refereed proceedings of the 6th International Conference on Machine Learning, Optimization, and Data Science, LOD 2020, held in Siena, Italy, in July 2020. The total of 116 full papers presented in this two-volume post-conference proceedings set was carefully reviewed and selected from 209 submissions. These research articles were written by leading scientists in the fields of machine learning, artificial intelligence, reinforcement learning, computational optimization, and data science presenting a substantial array of ideas, technologies, algorithms, methods, and applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
