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Crear una solicitud de compra Refinar búsqueda19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2020, Mexico City, Mexico, October 12–17, 2020, Proceedings, Part I / MartÃnez-Villaseñor, Lourdes ; Herrera-Alcántara, Oscar ; Ponce, Hiram ; Castro-Espinoza, Félix A.
TÃtulo : 19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2020, Mexico City, Mexico, October 12–17, 2020, Proceedings, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: MartÃnez-Villaseñor, Lourdes, ; Herrera-Alcántara, Oscar, ; Ponce, Hiram, ; Castro-Espinoza, Félix A., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXII, 497 p. 175 ilustraciones, 100 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-60884-2 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 TecnologÃa de la información Ciencias sociales Red de computadoras IngenierÃa Informática Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Computadoras y Educación Redes de comunicación informática IngenierÃa Informática y Redes Clasificación: 006.3 Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNAI 12468 y 12469 constituye las actas de la XIX Conferencia Internacional Mexicana sobre Inteligencia Artificial, MICAI 2020, celebrada en la Ciudad de México, México, en octubre de 2020. El total de 77 artÃculos presentados en estos dos volúmenes fue cuidadosamente revisado y seleccionado entre 186 presentaciones. Las contribuciones están organizadas por temas de la siguiente manera: Parte I: aprendizaje automático y profundo, algoritmos evolutivos y metaheurÃsticos, y computación blanda. Parte II: procesamiento del lenguaje natural, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones, y aplicaciones inteligentes y robótica. Nota de contenido: Machine and Deep Learning -- Evolutionary and Metaheuristic Algorithms -- Soft Computing. . Tipo de medio : Computadora Summary : The two-volume set LNAI 12468 and 12469 constitutes the proceedings of the 19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2020, held in Mexico City, Mexico, in October 2020. The total of 77 papers presented in these two volumes was carefully reviewed and selected from 186 submissions. The contributions are organized in topical as follows: Part I: machine and deep learning, evolutionary and metaheuristic algorithms, and soft computing. Part II: natural language processing, image processing and pattern recognition, and intelligent applications and robotics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2020, Mexico City, Mexico, October 12–17, 2020, Proceedings, Part I [documento electrónico] / MartÃnez-Villaseñor, Lourdes, ; Herrera-Alcántara, Oscar, ; Ponce, Hiram, ; Castro-Espinoza, Félix A., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXII, 497 p. 175 ilustraciones, 100 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-60884-2
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 TecnologÃa de la información Ciencias sociales Red de computadoras IngenierÃa Informática Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Computadoras y Educación Redes de comunicación informática IngenierÃa Informática y Redes Clasificación: 006.3 Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNAI 12468 y 12469 constituye las actas de la XIX Conferencia Internacional Mexicana sobre Inteligencia Artificial, MICAI 2020, celebrada en la Ciudad de México, México, en octubre de 2020. El total de 77 artÃculos presentados en estos dos volúmenes fue cuidadosamente revisado y seleccionado entre 186 presentaciones. Las contribuciones están organizadas por temas de la siguiente manera: Parte I: aprendizaje automático y profundo, algoritmos evolutivos y metaheurÃsticos, y computación blanda. Parte II: procesamiento del lenguaje natural, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones, y aplicaciones inteligentes y robótica. Nota de contenido: Machine and Deep Learning -- Evolutionary and Metaheuristic Algorithms -- Soft Computing. . Tipo de medio : Computadora Summary : The two-volume set LNAI 12468 and 12469 constitutes the proceedings of the 19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2020, held in Mexico City, Mexico, in October 2020. The total of 77 papers presented in these two volumes was carefully reviewed and selected from 186 submissions. The contributions are organized in topical as follows: Part I: machine and deep learning, evolutionary and metaheuristic algorithms, and soft computing. Part II: natural language processing, image processing and pattern recognition, and intelligent applications and robotics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : 19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2020, Mexico City, Mexico, October 12–17, 2020, Proceedings, Part II Tipo de documento: documento electrónico Autores: MartÃnez-Villaseñor, Lourdes, ; Herrera-Alcántara, Oscar, ; Ponce, Hiram, ; Castro-Espinoza, Félix A., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXII, 489 p. 202 ilustraciones, 115 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-60887-3 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 Ciencias sociales Ordenadores Computadoras Propósitos especiales Procesamiento de datos Software de la aplicacion Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Entornos informáticos Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: 006.3 Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNAI 12468 y 12469 constituye las actas de la 19.ª Conferencia Internacional Mexicana sobre Inteligencia Artificial, MICAI 2020, celebrada en la Ciudad de México, México, en octubre de 2020. El total de 77 artÃculos presentados en estos dos volúmenes fue revisado cuidadosamente y seleccionado de 186 presentaciones. Las contribuciones están organizadas por temas de la siguiente manera: Parte I: aprendizaje automático y profundo, algoritmos evolutivos y metaheurÃsticos, y computación blanda. Parte II: procesamiento del lenguaje natural, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones, y aplicaciones inteligentes y robótica. Nota de contenido: Natural Language Processing -- Image Processing and Pattern Recognition -- Intelligent Applications and Robotics. Tipo de medio : Computadora Summary : The two-volume set LNAI 12468 and 12469 constitutes the proceedings of the 19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2020, held in Mexico City, Mexico, in October 2020. The total of 77 papers presented in these two volumes was carefully reviewed and selected from 186 submissions. The contributions are organized in topical as follows: Part I: machine and deep learning, evolutionary and metaheuristic algorithms, and soft computing. Part II: natural language processing, image processing and pattern recognition, and intelligent applications and robotics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2020, Mexico City, Mexico, October 12–17, 2020, Proceedings, Part II [documento electrónico] / MartÃnez-Villaseñor, Lourdes, ; Herrera-Alcántara, Oscar, ; Ponce, Hiram, ; Castro-Espinoza, Félix A., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXII, 489 p. 202 ilustraciones, 115 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-60887-3
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 Ciencias sociales Ordenadores Computadoras Propósitos especiales Procesamiento de datos Software de la aplicacion Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento. Entornos informáticos Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Clasificación: 006.3 Resumen: El conjunto de dos volúmenes LNAI 12468 y 12469 constituye las actas de la 19.ª Conferencia Internacional Mexicana sobre Inteligencia Artificial, MICAI 2020, celebrada en la Ciudad de México, México, en octubre de 2020. El total de 77 artÃculos presentados en estos dos volúmenes fue revisado cuidadosamente y seleccionado de 186 presentaciones. Las contribuciones están organizadas por temas de la siguiente manera: Parte I: aprendizaje automático y profundo, algoritmos evolutivos y metaheurÃsticos, y computación blanda. Parte II: procesamiento del lenguaje natural, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones, y aplicaciones inteligentes y robótica. Nota de contenido: Natural Language Processing -- Image Processing and Pattern Recognition -- Intelligent Applications and Robotics. Tipo de medio : Computadora Summary : The two-volume set LNAI 12468 and 12469 constitutes the proceedings of the 19th Mexican International Conference on Artificial Intelligence, MICAI 2020, held in Mexico City, Mexico, in October 2020. The total of 77 papers presented in these two volumes was carefully reviewed and selected from 186 submissions. The contributions are organized in topical as follows: Part I: machine and deep learning, evolutionary and metaheuristic algorithms, and soft computing. Part II: natural language processing, image processing and pattern recognition, and intelligent applications and robotics. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Challenges and Trends in Multimodal Fall Detection for Healthcare Tipo de documento: documento electrónico Autores: Ponce, Hiram, ; MartÃnez-Villaseñor, Lourdes, ; Brieva, Jorge, ; Moya-Albor, Ernesto, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIII, 259 p. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-38748-8 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: IngenierÃa Biomédica Inteligencia Computacional Biomecánica IngenierÃa Biomédica y BioingenierÃa Clasificación: 610.28 Resumen: Este libro se centra en implementaciones novedosas de tecnologÃas de sensores, inteligencia artificial, aprendizaje automático, visión por computadora y estadÃsticas para sistemas automatizados de reconocimiento de caÃdas humanas y temas relacionados que utilizan la fusión de datos. Incluye teorÃa e implementaciones de codificación para ayudar a los lectores a comprender rápidamente los conceptos y resaltar la aplicabilidad de esta tecnologÃa. Por comodidad, se divide en dos partes. La primera parte revisa el estado del arte en sistemas de reconocimiento de actividad y caÃdas humanas, mientras que la segunda parte describe un conjunto de datos públicos especialmente seleccionado para la detección de caÃdas multimodal. También recopila contribuciones que demuestran el uso de este conjunto de datos y muestran ejemplos. Este libro es útil para cualquier persona interesada en los sistemas de detección de caÃdas, asà como para aquellos interesados ​​en resolver problemas desafiantes de reconocimiento de señales, visión y aprendizaje automático. Las aplicaciones potenciales incluyen atención médica, robótica, deportes, interacción hombre-máquina, entre otras. Nota de contenido: Challenges and Solutions on Human Fall Detection and Classiï¬cation -- Open Source Implementation for Fall Classiï¬cation and Fall Detection Systems -- Detecting Human Activities based on a Multimodal Sensor Data Set using a Bidirectional Long Short-Term Memory Model: A Case Study -- Approaching Fall Classiï¬cation using the UP-Fall Detection Dataset: Analysis and Results from an International Competition -- Reviews and Trends on Multimodal Healthcare -- A Novel Approach for Human Fall Detection and Fall Risk Assessment. Tipo de medio : Computadora Summary : This book focuses on novel implementations of sensor technologies, artificial intelligence, machine learning, computer vision and statistics for automated, human fall recognition systems and related topics using data fusion. It includes theory and coding implementations to help readers quickly grasp the concepts and to highlight the applicability of this technology. For convenience, it is divided into two parts. The first part reviews the state of the art in human fall and activity recognition systems, while the second part describes a public dataset especially curated for multimodal fall detection. It also gathers contributions demonstrating the use of this dataset and showing examples. This book is useful for anyone who is interested in fall detection systems, as well as for those interested in solving challenging, signal recognition, vision and machine learning problems. Potential applications include health care, robotics, sports, human–machine interaction, among others. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Challenges and Trends in Multimodal Fall Detection for Healthcare [documento electrónico] / Ponce, Hiram, ; MartÃnez-Villaseñor, Lourdes, ; Brieva, Jorge, ; Moya-Albor, Ernesto, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIII, 259 p.
ISBN : 978-3-030-38748-8
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: IngenierÃa Biomédica Inteligencia Computacional Biomecánica IngenierÃa Biomédica y BioingenierÃa Clasificación: 610.28 Resumen: Este libro se centra en implementaciones novedosas de tecnologÃas de sensores, inteligencia artificial, aprendizaje automático, visión por computadora y estadÃsticas para sistemas automatizados de reconocimiento de caÃdas humanas y temas relacionados que utilizan la fusión de datos. Incluye teorÃa e implementaciones de codificación para ayudar a los lectores a comprender rápidamente los conceptos y resaltar la aplicabilidad de esta tecnologÃa. Por comodidad, se divide en dos partes. La primera parte revisa el estado del arte en sistemas de reconocimiento de actividad y caÃdas humanas, mientras que la segunda parte describe un conjunto de datos públicos especialmente seleccionado para la detección de caÃdas multimodal. También recopila contribuciones que demuestran el uso de este conjunto de datos y muestran ejemplos. Este libro es útil para cualquier persona interesada en los sistemas de detección de caÃdas, asà como para aquellos interesados ​​en resolver problemas desafiantes de reconocimiento de señales, visión y aprendizaje automático. Las aplicaciones potenciales incluyen atención médica, robótica, deportes, interacción hombre-máquina, entre otras. Nota de contenido: Challenges and Solutions on Human Fall Detection and Classiï¬cation -- Open Source Implementation for Fall Classiï¬cation and Fall Detection Systems -- Detecting Human Activities based on a Multimodal Sensor Data Set using a Bidirectional Long Short-Term Memory Model: A Case Study -- Approaching Fall Classiï¬cation using the UP-Fall Detection Dataset: Analysis and Results from an International Competition -- Reviews and Trends on Multimodal Healthcare -- A Novel Approach for Human Fall Detection and Fall Risk Assessment. Tipo de medio : Computadora Summary : This book focuses on novel implementations of sensor technologies, artificial intelligence, machine learning, computer vision and statistics for automated, human fall recognition systems and related topics using data fusion. It includes theory and coding implementations to help readers quickly grasp the concepts and to highlight the applicability of this technology. For convenience, it is divided into two parts. The first part reviews the state of the art in human fall and activity recognition systems, while the second part describes a public dataset especially curated for multimodal fall detection. It also gathers contributions demonstrating the use of this dataset and showing examples. This book is useful for anyone who is interested in fall detection systems, as well as for those interested in solving challenging, signal recognition, vision and machine learning problems. Potential applications include health care, robotics, sports, human–machine interaction, among others. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
