Data Science / Verma, Gyanendra K. ; Soni, Badal ; Bourennane, Salah ; Ramos, Alexandre C. B.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Data Science : Theory, Algorithms, and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Verma, Gyanendra K., ; Soni, Badal, ; Bourennane, Salah, ; Ramos, Alexandre C. B., Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXVII, 437 p. 239 ilustraciones, 166 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1616815-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Aprendizaje automático  Inteligencia artificial  Sistemas multimedia  Sistemas de información multimedia Índice Dewey: 006.31 Máquina de aprendizaje Resumen: Este libro está dirigido a un público con conocimientos básicos del aprendizaje profundo, sus arquitecturas y su aplicación en el dominio multimedia. La experiencia en aprendizaje automático es útil para explorar varios aspectos del aprendizaje profundo. Los modelos de aprendizaje profundo tienen un gran impacto en la investigación multimedia y elevaron sustancialmente el nivel de rendimiento en muchas de las evaluaciones estándar. Además, se abordan nuevos desafíos multimodales que los sistemas más antiguos no habrían podido afrontar. Sin embargo, es muy difícil comprender, y mucho menos guiar, el proceso de aprendizaje en las redes neuronales profundas; existe un aire de incertidumbre sobre qué y cómo aprenden exactamente estas redes. Al final del libro, los lectores comprenderán los diferentes enfoques, modelos y modelos previamente entrenados de aprendizaje profundo y estarán familiarizados con la implementación de varios algoritmos de aprendizaje profundo utilizando varios marcos y bibliotecas. Nota de contenido: A Deep Learning Technique for Real-Time Active Car Tracking with Quadrotor Luiz Gustavo Miranda Pinto, Wander Mendes Martins and Alexandre Carlos Brandão Ramos (Federal University of Itajuba – Unifei, Brazil) -- On fusion of NIR and VW information for cross-spectral iris matching Ritesh Vyas, Tirupathiraju Kanumuri, Gyanendra Sheoran and Pawan Dubey (National Institute of Technology Delhi, Delhi, India) -- Spark Enhanced Framework for Medical Phrase Embedding using Deep Neural Network Amol Bhopale and Ashish Tiwari (Visvesvaraya National Institute of Technology, Nagpur, India) -- Performance Analysis of big.LITTLE System with various Branch Prediction Schemes Froila Rodrigues and Nitesh Guinde (Goa College of Engineering, Farmagudi, Ponda , GoaIndia) -- Two-stage Credit Scoring Model based on Evolutionary Feature Selection and Ensemble Neural Networks Diwakar Tripathi, Damodar Reddy Edla, Annushri Bablani and Venkatanareshbabu Kuppili (Madanapalle Institute of Technology & Science, Madanapalle, A.P., India) -- Image Processing and Deep Learning for Drone Autonomous Indoor Flight Pedro Lucas de Brito, Wander Mendes Martins and Alexandre Carlos Brandão Ramos Federal University of Itajuba – Unifei, Brazil) -- Sensitivity Analysis of Multi Objective Fractional Programming using Genetic Algorithm Debasish Roy (IIT, Kharagpur, India). En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Data Science : Theory, Algorithms, and Applications [documento electrónico] / Verma, Gyanendra K., ; Soni, Badal, ; Bourennane, Salah, ; Ramos, Alexandre C. B.,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XXVII, 437 p. 239 ilustraciones, 166 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1616815-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Aprendizaje automático  Inteligencia artificial  Sistemas multimedia  Sistemas de información multimedia Índice Dewey: 006.31 Máquina de aprendizaje Resumen: Este libro está dirigido a un público con conocimientos básicos del aprendizaje profundo, sus arquitecturas y su aplicación en el dominio multimedia. La experiencia en aprendizaje automático es útil para explorar varios aspectos del aprendizaje profundo. Los modelos de aprendizaje profundo tienen un gran impacto en la investigación multimedia y elevaron sustancialmente el nivel de rendimiento en muchas de las evaluaciones estándar. Además, se abordan nuevos desafíos multimodales que los sistemas más antiguos no habrían podido afrontar. Sin embargo, es muy difícil comprender, y mucho menos guiar, el proceso de aprendizaje en las redes neuronales profundas; existe un aire de incertidumbre sobre qué y cómo aprenden exactamente estas redes. Al final del libro, los lectores comprenderán los diferentes enfoques, modelos y modelos previamente entrenados de aprendizaje profundo y estarán familiarizados con la implementación de varios algoritmos de aprendizaje profundo utilizando varios marcos y bibliotecas. Nota de contenido: A Deep Learning Technique for Real-Time Active Car Tracking with Quadrotor Luiz Gustavo Miranda Pinto, Wander Mendes Martins and Alexandre Carlos Brandão Ramos (Federal University of Itajuba – Unifei, Brazil) -- On fusion of NIR and VW information for cross-spectral iris matching Ritesh Vyas, Tirupathiraju Kanumuri, Gyanendra Sheoran and Pawan Dubey (National Institute of Technology Delhi, Delhi, India) -- Spark Enhanced Framework for Medical Phrase Embedding using Deep Neural Network Amol Bhopale and Ashish Tiwari (Visvesvaraya National Institute of Technology, Nagpur, India) -- Performance Analysis of big.LITTLE System with various Branch Prediction Schemes Froila Rodrigues and Nitesh Guinde (Goa College of Engineering, Farmagudi, Ponda , GoaIndia) -- Two-stage Credit Scoring Model based on Evolutionary Feature Selection and Ensemble Neural Networks Diwakar Tripathi, Damodar Reddy Edla, Annushri Bablani and Venkatanareshbabu Kuppili (Madanapalle Institute of Technology & Science, Madanapalle, A.P., India) -- Image Processing and Deep Learning for Drone Autonomous Indoor Flight Pedro Lucas de Brito, Wander Mendes Martins and Alexandre Carlos Brandão Ramos Federal University of Itajuba – Unifei, Brazil) -- Sensitivity Analysis of Multi Objective Fractional Programming using Genetic Algorithm Debasish Roy (IIT, Kharagpur, India). En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Machine Learning, Image Processing, Network Security and Data Sciences / Bhattacharjee, Arup ; Borgohain, Samir Kr ; Soni, Badal ; Verma, Gyanendra ; Gao, Xiao-Zhi  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Machine Learning, Image Processing, Network Security and Data Sciences : Second International Conference, MIND 2020, Silchar, India, July 30 - 31, 2020, Proceedings, Part I Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bhattacharjee, Arup, ; Borgohain, Samir Kr, ; Soni, Badal, ; Verma, Gyanendra, ; Gao, Xiao-Zhi, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXIII, 415 p. 208 ilustraciones, 146 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1563157-- 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  Red de computadoras  Visión por computador  Software de la aplicacion  Ingeniería Informática  Ordenadores  Redes de comunicación informática  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Ingeniería Informática y Redes  Entornos informáticos Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este conjunto de dos volúmenes (CCIS 1240-1241) constituye las actas arbitradas de la Segunda Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático, Procesamiento de Imágenes, Seguridad de Redes y Ciencias de Datos, MIND 2020, celebrada en Silchar, India. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se pospuso hasta julio de 2020. Los 79 artículos completos y 4 artículos breves fueron revisados ​​minuciosamente y seleccionados entre 219 presentaciones. Los artículos están organizados según las siguientes secciones temáticas: ciencia de datos y big data; procesamiento de imágenes y visión por computadora; aprendizaje automático e inteligencia computacional; Red y ciberseguridad. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Machine Learning, Image Processing, Network Security and Data Sciences : Second International Conference, MIND 2020, Silchar, India, July 30 - 31, 2020, Proceedings, Part I [documento electrónico] / Bhattacharjee, Arup, ; Borgohain, Samir Kr, ; Soni, Badal, ; Verma, Gyanendra, ; Gao, Xiao-Zhi,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XXIII, 415 p. 208 ilustraciones, 146 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1563157-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial  Red de computadoras  Visión por computador  Software de la aplicacion  Ingeniería Informática  Ordenadores  Redes de comunicación informática  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Ingeniería Informática y Redes  Entornos informáticos Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este conjunto de dos volúmenes (CCIS 1240-1241) constituye las actas arbitradas de la Segunda Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático, Procesamiento de Imágenes, Seguridad de Redes y Ciencias de Datos, MIND 2020, celebrada en Silchar, India. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se pospuso hasta julio de 2020. Los 79 artículos completos y 4 artículos breves fueron revisados ​​minuciosamente y seleccionados entre 219 presentaciones. Los artículos están organizados según las siguientes secciones temáticas: ciencia de datos y big data; procesamiento de imágenes y visión por computadora; aprendizaje automático e inteligencia computacional; Red y ciberseguridad. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Machine Learning, Image Processing, Network Security and Data Sciences / Bhattacharjee, Arup ; Borgohain, Samir Kr ; Soni, Badal ; Verma, Gyanendra ; Gao, Xiao-Zhi  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Machine Learning, Image Processing, Network Security and Data Sciences : Second International Conference, MIND 2020, Silchar, India, July 30 - 31, 2020, Proceedings, Part II Tipo de documento: documento electrónico Autores: Bhattacharjee, Arup, ; Borgohain, Samir Kr, ; Soni, Badal, ; Verma, Gyanendra, ; Gao, Xiao-Zhi, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXIII, 643 p. 294 ilustraciones, 189 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1563188-- 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  Gestión de base de datos  Procesamiento de imágenes  Visión por computador  Red de computadoras  Ciencias sociales  Protección de datos  Sistema de administración de base de datos  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos  Redes de comunicación informática  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento  Seguridad de datos e información Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este conjunto de dos volúmenes (CCIS 1240-1241) constituye las actas arbitradas de la Segunda Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático, Procesamiento de Imágenes, Seguridad de Redes y Ciencias de Datos, MIND 2020, celebrada en Silchar, India. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se pospuso hasta julio de 2020. Los 79 artículos completos y 4 artículos breves fueron revisados ​​minuciosamente y seleccionados entre 219 presentaciones. Los artículos están organizados según las siguientes secciones temáticas: ciencia de datos y big data; procesamiento de imágenes y visión por computadora; aprendizaje automático e inteligencia computacional; Red y ciberseguridad. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Machine Learning, Image Processing, Network Security and Data Sciences : Second International Conference, MIND 2020, Silchar, India, July 30 - 31, 2020, Proceedings, Part II [documento electrónico] / Bhattacharjee, Arup, ; Borgohain, Samir Kr, ; Soni, Badal, ; Verma, Gyanendra, ; Gao, Xiao-Zhi,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XXIII, 643 p. 294 ilustraciones, 189 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1563188-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial  Gestión de base de datos  Procesamiento de imágenes  Visión por computador  Red de computadoras  Ciencias sociales  Protección de datos  Sistema de administración de base de datos  Imágenes por computadora  visión  reconocimiento de patrones y gráficos  Redes de comunicación informática  Aplicación informática en ciencias sociales y del comportamiento  Seguridad de datos e información Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Este conjunto de dos volúmenes (CCIS 1240-1241) constituye las actas arbitradas de la Segunda Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático, Procesamiento de Imágenes, Seguridad de Redes y Ciencias de Datos, MIND 2020, celebrada en Silchar, India. Debido a la pandemia de COVID-19, la conferencia se pospuso hasta julio de 2020. Los 79 artículos completos y 4 artículos breves fueron revisados ​​minuciosamente y seleccionados entre 219 presentaciones. Los artículos están organizados según las siguientes secciones temáticas: ciencia de datos y big data; procesamiento de imágenes y visión por computadora; aprendizaje automático e inteligencia computacional; Red y ciberseguridad. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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