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Autor Pardalos, Panos |
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Crear una solicitud de compra Refinar búsqueda13th International Conference, LION 13, Chania, Crete, Greece, May 27–31, 2019, Revised Selected Papers / Matsatsinis, Nikolaos F. ; Marinakis, Yannis ; Pardalos, Panos
TÃtulo : 13th International Conference, LION 13, Chania, Crete, Greece, May 27–31, 2019, Revised Selected Papers Tipo de documento: documento electrónico Autores: Matsatsinis, Nikolaos F., ; Marinakis, Yannis, ; Pardalos, Panos, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIII, 400 p. 98 ilustraciones, 49 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-38629-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Matemáticas Algoritmos Red de computadoras Sistemas informáticos Software de la aplicacion Estructuras de datos (Informática) TeorÃa de la información Matemática Computacional y Análisis Numérico Redes de comunicación informática Implementación de sistema informático Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Estructuras de datos y teorÃa de la información Clasificación: Resumen: Este libro constituye el pChania, Creta, Grecia, minuciosamente arbitrado en mayo de 2019. Los 38 artÃculos completos presentados han sido cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 52 envÃos. Los artÃculos se centran en desarrollos de investigación avanzada en campos interconectados como la programación matemática, la optimización global, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial y describen ideas, tecnologÃas, métodos y aplicaciones avanzadas en optimización y aprendizaje automático. Nota de contenido: Machine learning -- Artificial Intelligence -- Machine learning approaches -- Bio-inspired optimization -- Optimization with randomized search heuristics -- Evolutionary algorithms -- Continuous optimization -- Mathematical optimization -- Routing and network design problems -- Supervised learning -- Unsupervised learning -- Reinforcement learning -- Planning and scheduling -- Distributed artificial intelligence -- Multi-agent systems -- Intelligent agents. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 13th International Conference, LION 13, Chania, Crete, Greece, May 27–31, 2019, Revised Selected Papers [documento electrónico] / Matsatsinis, Nikolaos F., ; Marinakis, Yannis, ; Pardalos, Panos, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIII, 400 p. 98 ilustraciones, 49 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-38629-0
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Palabras clave: Matemáticas Algoritmos Red de computadoras Sistemas informáticos Software de la aplicacion Estructuras de datos (Informática) TeorÃa de la información Matemática Computacional y Análisis Numérico Redes de comunicación informática Implementación de sistema informático Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Estructuras de datos y teorÃa de la información Clasificación: Resumen: Este libro constituye el pChania, Creta, Grecia, minuciosamente arbitrado en mayo de 2019. Los 38 artÃculos completos presentados han sido cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 52 envÃos. Los artÃculos se centran en desarrollos de investigación avanzada en campos interconectados como la programación matemática, la optimización global, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial y describen ideas, tecnologÃas, métodos y aplicaciones avanzadas en optimización y aprendizaje automático. Nota de contenido: Machine learning -- Artificial Intelligence -- Machine learning approaches -- Bio-inspired optimization -- Optimization with randomized search heuristics -- Evolutionary algorithms -- Continuous optimization -- Mathematical optimization -- Routing and network design problems -- Supervised learning -- Unsupervised learning -- Reinforcement learning -- Planning and scheduling -- Distributed artificial intelligence -- Multi-agent systems -- Intelligent agents. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : 19th International Conference, MOTOR 2020, Novosibirsk, Russia, July 6–10, 2020, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kononov, Alexander, ; Khachay, Michael, ; Kalyagin, Valery A., ; Pardalos, Panos, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXXV, 471 p. 137 ilustraciones, 36 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-49988-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Informática Ciencias de la Computación Estructuras de datos (Informática) TeorÃa de la información Matemáticas discretas Red de computadoras Matemáticas de la Computación TeorÃa de la Computación Aplicaciones matemáticas en informática Estructuras de datos y teorÃa de la información Matemáticas discretas en informática Redes de comunicación informática Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas de la 19.ª Conferencia Internacional sobre TeorÃa de la Optimización Matemática e Investigación de Operaciones, MOTOR 2020, celebrada en Novosibirsk, Rusia, en julio de 2020. Los 31 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 102 presentaciones. Los artÃculos se agrupan en estas secciones temáticas: optimización discreta; programación matemática; teorÃa de juego; problema de programación; heurÃsticas y metaheurÃsticas; y aplicaciones de investigación operativa. Nota de contenido: Discrete Optimization -- Mathematical Programming -- Game Theory -- Scheduling Problem -- Heuristics and Metaheuristics -- Operational Research Applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 19th International Conference, MOTOR 2020, Novosibirsk, Russia, July 6–10, 2020, Proceedings [documento electrónico] / Kononov, Alexander, ; Khachay, Michael, ; Kalyagin, Valery A., ; Pardalos, Panos, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XXXV, 471 p. 137 ilustraciones, 36 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-49988-4
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Palabras clave: Informática Ciencias de la Computación Estructuras de datos (Informática) TeorÃa de la información Matemáticas discretas Red de computadoras Matemáticas de la Computación TeorÃa de la Computación Aplicaciones matemáticas en informática Estructuras de datos y teorÃa de la información Matemáticas discretas en informática Redes de comunicación informática Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas de la 19.ª Conferencia Internacional sobre TeorÃa de la Optimización Matemática e Investigación de Operaciones, MOTOR 2020, celebrada en Novosibirsk, Rusia, en julio de 2020. Los 31 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 102 presentaciones. Los artÃculos se agrupan en estas secciones temáticas: optimización discreta; programación matemática; teorÃa de juego; problema de programación; heurÃsticas y metaheurÃsticas; y aplicaciones de investigación operativa. Nota de contenido: Discrete Optimization -- Mathematical Programming -- Game Theory -- Scheduling Problem -- Heuristics and Metaheuristics -- Operational Research Applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : 20th International Conference, MOTOR 2021, Irkutsk, Russia, July 5–10, 2021, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Pardalos, Panos, ; Khachay, Michael, ; Kazakov, Alexander, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXXIV, 493 p. 26 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-77876-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Informática Algoritmos Matemáticas discretas Inteligencia artificial Estructuras de datos (Informática) TeorÃa de la información Matemáticas de la Computación Diseño y Análisis de Algoritmos Matemáticas discretas en informática Estructuras de datos y teorÃa de la información Aplicaciones matemáticas en informática Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas de la 20.ª Conferencia Internacional sobre TeorÃa de la Optimización Matemática e Investigación de Operaciones, MOTOR 2021, celebrada en Irkutsk, Rusia, en julio de 2021. Los 29 artÃculos completos y 1 artÃculo breve presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 102 presentaciones. Además, en el volumen se presentan 2 artÃculos completos invitados. Los artÃculos se agrupan en las siguientes secciones temáticas: optimización combinatoria; programación matemática; optimización de dos niveles; problemas de programación; teorÃa de juegos y control óptimo; investigación operativa y economÃa matemática; análisis de los datos. Nota de contenido: Combinatorial Optimization -- Mathematical Programming -- Bilevel Optimization -- Scheduling Problems -- Game Theory and Optimal Control -- Operational Research and Mathematical Economics -- Data Analysis. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 20th International Conference, MOTOR 2021, Irkutsk, Russia, July 5–10, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Pardalos, Panos, ; Khachay, Michael, ; Kazakov, Alexander, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XXXIV, 493 p. 26 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-77876-7
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Palabras clave: Informática Algoritmos Matemáticas discretas Inteligencia artificial Estructuras de datos (Informática) TeorÃa de la información Matemáticas de la Computación Diseño y Análisis de Algoritmos Matemáticas discretas en informática Estructuras de datos y teorÃa de la información Aplicaciones matemáticas en informática Clasificación: Resumen: Este libro constituye las actas de la 20.ª Conferencia Internacional sobre TeorÃa de la Optimización Matemática e Investigación de Operaciones, MOTOR 2021, celebrada en Irkutsk, Rusia, en julio de 2021. Los 29 artÃculos completos y 1 artÃculo breve presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 102 presentaciones. Además, en el volumen se presentan 2 artÃculos completos invitados. Los artÃculos se agrupan en las siguientes secciones temáticas: optimización combinatoria; programación matemática; optimización de dos niveles; problemas de programación; teorÃa de juegos y control óptimo; investigación operativa y economÃa matemática; análisis de los datos. Nota de contenido: Combinatorial Optimization -- Mathematical Programming -- Bilevel Optimization -- Scheduling Problems -- Game Theory and Optimal Control -- Operational Research and Mathematical Economics -- Data Analysis. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : 5th International Conference, LOD 2019, Siena, Italy, September 10–13, 2019, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Nicosia, Giuseppe, ; Pardalos, Panos, ; Umeton, Renato, ; Giuffrida, Giovanni, ; Sciacca, Vincenzo, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XXVI, 772 p. 225 ilustraciones, 160 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-37599-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Software de la aplicacion Inteligencia artificial Procesamiento de datos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 005.3 Ciencia de los computadores (Programas) Resumen: Este libro constituye las actas posteriores a la conferencia de la Quinta Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático, Optimización y Ciencia de Datos, LOD 2019, celebrada en Siena, Italia, en septiembre de 2019. Los 54 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 158 presentaciones. Los artÃculos cubren temas en el campo 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. Nota de contenido: Deep Neural Network Ensembles -- Driver Distraction Detection Using Deep Neural Network -- Deep Learning Algorithms for Complex Pattern Recognition in Ultrasonic Sensors Arrays -- An Information Analysis Approach into Feature Understanding of Convolutional Deep Neural Networks -- Stochastic Weight Matrix-based Regularization Methods for Deep Neural Networks -- Quantitative and Ontology-Based Comparison of Explanations for Image Classification -- About generative aspects of Variational Autoencoders -- Adapted Random Survival Forest for Histograms to Analyze NOx Sensor Failure in Heavy Trucks -- Incoherent submatrix selection via approximate independence sets in scalar product graphs -- LIA: A Label-Independent Algorithm for Feature Selection for Supervised Learning -- Relationship Estimation Metrics for Binary SoC Data -- Network Alignment using Graphlet Signature and High Order Proximity -- Effect of Market Spread over Reinforcement Learning based Market Maker -- A Beam Search for the LongestCommon Subsequence Problem Guided by a Novel Approximate Expected Length Calculation -- An Adaptive Parameter Free Particle Swarm Optimization Algorithm for the Permutation Flowshop Scheduling Problem -- The measure of regular relations recognition applied to the supervised classification task -- Simple and Accurate classifi cation method based on Class Association Rules performs well on well-known datasets -- Analyses of Multi-collection Corpora via Compound Topic Modeling -- Text mining with constrained tensor decomposition -- The induction problem: a machine learning vindication argument -- Geospatial Dimension in Association Rule Mining: The Case Study of the Amazon Charcoal Tree -- On Probabilistic k-Richness of the k-Means Algorithms -- Using clustering for supervised feature selection to detect relevant features -- A Structural Theorem for Center-Based Clustering in High-Dimensional Euclidean Space -- Modification of the k-MXT Algorithm and Its Application to the Geotagged Data Clustering -- CoPASample: A Heuristics based Covariance Preserving Data Augmentation -- Active Matrix Completion for Algorithm Selection -- A Framework for Multi- delity Modeling in Global Optimization Approaches -- Performance Evaluation of Local Surrogate Models in Bilevel Optimization -- BowTie - a deep learning feedforward neural network for sentiment analysis -- To What Extent Can Text Classifiation Help with Making Inferences About Students' Understanding -- Combinatorial Learning in Traffic Management -- Cartesian Genetic Programming with Guided and Single Active Mutations for Designing Combinational Logic Circuits -- Designing an Optimal and Resilient iBGP Overlay with extended ORRTD -- GRASP Heuristics for the Stochastic Weighted Graph Fragmentation Problem -- Uniformly Most-Reliable Graphs and Antiholes -- Merging Quality Estimation for Binary Decision Diagrams with Binary Classfi ers -- Directed Acyclic Graph Reconstruction Leveraging Prior Partial Ordering Information -- Learning Scale and Shift-Invariant Dictionary for Sparse Representation -- Robust kernelized Bayesian matrix factorization for video background/foreground separation -- Parameter Optimization of Polynomial Kernel SVM from miniCV -- Analysing the Over t of the auto-sklearn Automated Machine Learning Tool -- A New Baseline for Automated Hyper-Parameter Optimization -- Optimal trade-o between sample size and precision of supervision for the xed effects panel data model -- Restaurant Health Inspections and Crime Statistics Predict the Real Estate Market in New York City -- Load Forecasting in District Heating Networks: Model Comparison on a Real-World Case Study -- A Chained Neural Network Model for Photovoltaic Power Forecast -- Trading-o Data Fit and Complexity in Training Gaussian Processes with Multiple Kernels -- Designing Combinational Circuits Using a Multi-objective Cartesian Genetic Programming with Adaptive Population Size -- Multi-Task Learning by Pareto Optimality Nicosia -- Vital prognosis of patients in intensivecare units using an Ensemble of Bayesian Classifiers -- On the role of hub and orphan genes in the diagnosis of breast invasive carcinoma -- Approximating Probabilistic Constraints for Surgery Scheduling using Neural Networks -- Determining Principal Component Cardinality through the Principle of Minimum Description Length -- Modelling chaotic time series using recursive deep self-organising neural networks -- On Tree-based Methods for Similarity Learning -- Active Learning Approach for Safe Process Parameter Tuning -- Federated Learning of Deep Neural Decision Forests -- Data Anonymization for Privacy aware Machine Learning -- Exploiting Similar Behavior of Users in a Cooperative Optimization Approach for Distributing Service Points in Mobility Applications -- Long Short-Term Memory Networks for Earthquake Detection in Venezuelan Regions -- Zero-Shot Fashion Products Clustering on Social Image Streams -- Treating Arti cial Neural Net Training as a Nonsmooth Global Optimization Problem. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 5th International Conference, LOD 2019, Siena, Italy, September 10–13, 2019, Proceedings [documento electrónico] / Nicosia, Giuseppe, ; Pardalos, Panos, ; Umeton, Renato, ; Giuffrida, Giovanni, ; Sciacca, Vincenzo, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XXVI, 772 p. 225 ilustraciones, 160 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-37599-7
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Software de la aplicacion Inteligencia artificial Procesamiento de datos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos Clasificación: 005.3 Ciencia de los computadores (Programas) Resumen: Este libro constituye las actas posteriores a la conferencia de la Quinta Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático, Optimización y Ciencia de Datos, LOD 2019, celebrada en Siena, Italia, en septiembre de 2019. Los 54 artÃculos completos presentados fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 158 presentaciones. Los artÃculos cubren temas en el campo 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. Nota de contenido: Deep Neural Network Ensembles -- Driver Distraction Detection Using Deep Neural Network -- Deep Learning Algorithms for Complex Pattern Recognition in Ultrasonic Sensors Arrays -- An Information Analysis Approach into Feature Understanding of Convolutional Deep Neural Networks -- Stochastic Weight Matrix-based Regularization Methods for Deep Neural Networks -- Quantitative and Ontology-Based Comparison of Explanations for Image Classification -- About generative aspects of Variational Autoencoders -- Adapted Random Survival Forest for Histograms to Analyze NOx Sensor Failure in Heavy Trucks -- Incoherent submatrix selection via approximate independence sets in scalar product graphs -- LIA: A Label-Independent Algorithm for Feature Selection for Supervised Learning -- Relationship Estimation Metrics for Binary SoC Data -- Network Alignment using Graphlet Signature and High Order Proximity -- Effect of Market Spread over Reinforcement Learning based Market Maker -- A Beam Search for the LongestCommon Subsequence Problem Guided by a Novel Approximate Expected Length Calculation -- An Adaptive Parameter Free Particle Swarm Optimization Algorithm for the Permutation Flowshop Scheduling Problem -- The measure of regular relations recognition applied to the supervised classification task -- Simple and Accurate classifi cation method based on Class Association Rules performs well on well-known datasets -- Analyses of Multi-collection Corpora via Compound Topic Modeling -- Text mining with constrained tensor decomposition -- The induction problem: a machine learning vindication argument -- Geospatial Dimension in Association Rule Mining: The Case Study of the Amazon Charcoal Tree -- On Probabilistic k-Richness of the k-Means Algorithms -- Using clustering for supervised feature selection to detect relevant features -- A Structural Theorem for Center-Based Clustering in High-Dimensional Euclidean Space -- Modification of the k-MXT Algorithm and Its Application to the Geotagged Data Clustering -- CoPASample: A Heuristics based Covariance Preserving Data Augmentation -- Active Matrix Completion for Algorithm Selection -- A Framework for Multi- delity Modeling in Global Optimization Approaches -- Performance Evaluation of Local Surrogate Models in Bilevel Optimization -- BowTie - a deep learning feedforward neural network for sentiment analysis -- To What Extent Can Text Classifiation Help with Making Inferences About Students' Understanding -- Combinatorial Learning in Traffic Management -- Cartesian Genetic Programming with Guided and Single Active Mutations for Designing Combinational Logic Circuits -- Designing an Optimal and Resilient iBGP Overlay with extended ORRTD -- GRASP Heuristics for the Stochastic Weighted Graph Fragmentation Problem -- Uniformly Most-Reliable Graphs and Antiholes -- Merging Quality Estimation for Binary Decision Diagrams with Binary Classfi ers -- Directed Acyclic Graph Reconstruction Leveraging Prior Partial Ordering Information -- Learning Scale and Shift-Invariant Dictionary for Sparse Representation -- Robust kernelized Bayesian matrix factorization for video background/foreground separation -- Parameter Optimization of Polynomial Kernel SVM from miniCV -- Analysing the Over t of the auto-sklearn Automated Machine Learning Tool -- A New Baseline for Automated Hyper-Parameter Optimization -- Optimal trade-o between sample size and precision of supervision for the xed effects panel data model -- Restaurant Health Inspections and Crime Statistics Predict the Real Estate Market in New York City -- Load Forecasting in District Heating Networks: Model Comparison on a Real-World Case Study -- A Chained Neural Network Model for Photovoltaic Power Forecast -- Trading-o Data Fit and Complexity in Training Gaussian Processes with Multiple Kernels -- Designing Combinational Circuits Using a Multi-objective Cartesian Genetic Programming with Adaptive Population Size -- Multi-Task Learning by Pareto Optimality Nicosia -- Vital prognosis of patients in intensivecare units using an Ensemble of Bayesian Classifiers -- On the role of hub and orphan genes in the diagnosis of breast invasive carcinoma -- Approximating Probabilistic Constraints for Surgery Scheduling using Neural Networks -- Determining Principal Component Cardinality through the Principle of Minimum Description Length -- Modelling chaotic time series using recursive deep self-organising neural networks -- On Tree-based Methods for Similarity Learning -- Active Learning Approach for Safe Process Parameter Tuning -- Federated Learning of Deep Neural Decision Forests -- Data Anonymization for Privacy aware Machine Learning -- Exploiting Similar Behavior of Users in a Cooperative Optimization Approach for Distributing Service Points in Mobility Applications -- Long Short-Term Memory Networks for Earthquake Detection in Venezuelan Regions -- Zero-Shot Fashion Products Clustering on Social Image Streams -- Treating Arti cial Neural Net Training as a Nonsmooth Global Optimization Problem. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : 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. 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: 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. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] 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.
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: 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. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
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