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Machine Learning, Image Processing, Network Security and Data Sciences, Fachbücher von Gyanendra Kumar Verma, Chirag Modi, Veena Thenkanidiyoor, Ljiljana Brankovic
Das Fachbuch "Machine Learning, Image Processing, Network Security and Data Sciences" bietet eine umfassende Sammlung von überarbeiteten und ausgewählten Beiträgen der 6. Internationalen Konferenz MIND 2024, die in Goa, Indien, stattfindet. Die Konferenz behandelt aktuelle Entwicklungen und Herausforderungen in den Bereichen Maschinenlernen, Bildverarbeitung, Netzwerksicherheit und Datenwissenschaften. Die Beiträge stammen von renommierten Autorinnen und Autoren, darunter Chirag Modi, Veena Thenkanidiyoor, Ljiljana Brankovic und Gyanendra Verma, die ihre Expertise in diesen dynamischen und sich schnell entwickelnden Technologiefeldern teilen. Das Buch ist in englischer Sprache verfasst und richtet sich an Fachleute, Studierende und Forschende, die sich mit den neuesten Trends und Techniken in der Technik- und IT-Branche auseinandersetzen möchten. Mit einem kartonierten Einband und einer Veröffentlichung im Jahr 2026 ist dieses Werk eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten der modernen Datenverarbeitung und -sicherheit beschäftigen.
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VDM Support Vector Machine Learning
Das Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.
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Ähnliche Suchbegriffe für Machine-Learning-Image-Processing
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Produkte zum Begriff Machine-Learning-Image-Processing:
Generative Machine Learning Models in Medical Image Computing, Fachbücher von Chen Chen, Le Zhang, Zeju Li, Greg Slabaugh
"Generative Machine Learning Models in Medical Image Computing" bietet eine umfassende Untersuchung von generativen Modellierungstechniken, die speziell auf die Anforderungen der medizinischen Bildgebung zugeschnitten sind. Das Buch behandelt fortschrittliche generative Modelle wie GANs, VAEs und Diffusionsmodelle und zeigt deren Anwendungsmöglichkeiten in der medizinischen Bildsynthese, Rekonstruktion und Verbesserung auf. Es deckt verschiedene Bildgebungsmodalitäten wie MRT, CT und Ultraschall ab und erläutert, wie diese Modelle die Bildqualität verbessern, Datenaugmentation für knappe Datensätze unterstützen und neue Wege für prädiktive Diagnosen eröffnen. Darüber hinaus werden wichtige Herausforderungen bei der Implementierung generativer Modelle im Gesundheitswesen behandelt, einschliesslich ethischer Bedenken, Interpretierbarkeit und klinischer Validierung. Mit einem starken Fokus auf praktische Anwendungen enthält das Buch Fallstudien und Implementierungsrichtlinien, die den Leserinnen und Lesern helfen, Theorie in die Praxis umzusetzen. Durch die Behandlung von Modellrobustheit, Reproduzierbarkeit und klinischem Nutzen ist dieses Buch eine unverzichtbare Ressource für Forschende, Kliniker und Datenwissenschaftler, die generative Modelle zur Verbesserung der biomedizinischen Bildgebung nutzen möchten.
171,19 €*
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Arduino Tiny Machine Learning Kit, Entwicklungsboard + Kit
The Tiny Machine Learning Kit, combined with the exciting TinyML applications and the delivery of TinyML on microcontroller courses that are part of EDX's TinyML Learning (TinyML Learning) specialization, gives you all the tools you need to bring your ML vision to life!. The kit consists of a powerful board with a microcontroller and a variety of sensors (Arduino Nano 33 BLE Sense). The board can move, accelerate, rotate, temperature, humidity, Record air pressure, noise, gestures, proximity, color, and light intensity. The kit also includes a camera module (OV7675) and a custom Arduino protective shield that makes it easy to install your components and create your own unique TinyML project. You can investigate practical ML use cases with classical algorithms as well as deep neural networks operated with TensorFlow Lite Micro. This text is machine translated.
64,28 €*
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Machine Learning, Image Processing, Network Security and Data Sciences, Fachbücher von Gyanendra Kumar Verma, Chirag Modi, Veena Thenkanidiyoor, Ljiljana BrankovicDas Fachbuch "Machine Learning, Image Processing, Network Security and Data Sciences" bietet eine umfassende Sammlung von überarbeiteten und ausgewählten Beiträgen der 6. Internationalen Konferenz MIND 2024, die in Goa, Indien, stattfindet. Die Konferenz behandelt aktuelle Entwicklungen und Herausforderungen in den Bereichen Maschinenlernen, Bildverarbeitung, Netzwerksicherheit und Datenwissenschaften. Die Beiträge stammen von renommierten Autorinnen und Autoren, darunter Chirag Modi, Veena Thenkanidiyoor, Ljiljana Brankovic und Gyanendra Verma, die ihre Expertise in diesen dynamischen und sich schnell entwickelnden Technologiefeldern teilen. Das Buch ist in englischer Sprache verfasst und richtet sich an Fachleute, Studierende und Forschende, die sich mit den neuesten Trends und Techniken in der Technik- und IT-Branche auseinandersetzen möchten. Mit einem kartonierten Einband und einer Veröffentlichung im Jahr 2026 ist dieses Werk eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten der modernen Datenverarbeitung und -sicherheit beschäftigen.80,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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VDM Support Vector Machine LearningDas Buch "Support Vector Machine Learning" von Jonathan Robinson bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Support Vector Machine (SVM) im Bereich der Bildkompression. Es werden Methoden vorgestellt, die sowohl im räumlichen als auch im Frequenzbereich arbeiten, wobei die sparsamen Eigenschaften des SVM-Lernens in den Kompressionsalgorithmen genutzt werden. Im Gegensatz zu klassischen radialen Basisfunktionsnetzwerken, bei denen die Topologie vor dem Training festgelegt werden muss, wählt ein SVM die minimal erforderliche Anzahl an Trainingspunkten als Zentren der Gaussschen Kernelfunktionen. Diese Eigenschaft bildet die Grundlage für die im Buch präsentierten Algorithmen zur Bildkompression. Es werden mehrere neuartige Algorithmen entwickelt, die SVM-Lernen nutzen, um sowohl die Farboberfläche direkt zu modellieren als auch Transformationskoeffizienten nach der Umwandlung in den Frequenzbereich zu modellieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Kompression im Frequenzbereich effizienter ist und qualitativ bessere Ergebnisse liefert als das JPEG-Format.65,55 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Generative Machine Learning Models in Medical Image Computing, Fachbücher von Chen Chen, Le Zhang, Zeju Li, Greg Slabaugh"Generative Machine Learning Models in Medical Image Computing" bietet eine umfassende Untersuchung von generativen Modellierungstechniken, die speziell auf die Anforderungen der medizinischen Bildgebung zugeschnitten sind. Das Buch behandelt fortschrittliche generative Modelle wie GANs, VAEs und Diffusionsmodelle und zeigt deren Anwendungsmöglichkeiten in der medizinischen Bildsynthese, Rekonstruktion und Verbesserung auf. Es deckt verschiedene Bildgebungsmodalitäten wie MRT, CT und Ultraschall ab und erläutert, wie diese Modelle die Bildqualität verbessern, Datenaugmentation für knappe Datensätze unterstützen und neue Wege für prädiktive Diagnosen eröffnen. Darüber hinaus werden wichtige Herausforderungen bei der Implementierung generativer Modelle im Gesundheitswesen behandelt, einschliesslich ethischer Bedenken, Interpretierbarkeit und klinischer Validierung. Mit einem starken Fokus auf praktische Anwendungen enthält das Buch Fallstudien und Implementierungsrichtlinien, die den Leserinnen und Lesern helfen, Theorie in die Praxis umzusetzen. Durch die Behandlung von Modellrobustheit, Reproduzierbarkeit und klinischem Nutzen ist dieses Buch eine unverzichtbare Ressource für Forschende, Kliniker und Datenwissenschaftler, die generative Modelle zur Verbesserung der biomedizinischen Bildgebung nutzen möchten.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Arduino Tiny Machine Learning Kit, Entwicklungsboard + KitThe Tiny Machine Learning Kit, combined with the exciting TinyML applications and the delivery of TinyML on microcontroller courses that are part of EDX's TinyML Learning (TinyML Learning) specialization, gives you all the tools you need to bring your ML vision to life!. The kit consists of a powerful board with a microcontroller and a variety of sensors (Arduino Nano 33 BLE Sense). The board can move, accelerate, rotate, temperature, humidity, Record air pressure, noise, gestures, proximity, color, and light intensity. The kit also includes a camera module (OV7675) and a custom Arduino protective shield that makes it easy to install your components and create your own unique TinyML project. You can investigate practical ML use cases with classical algorithms as well as deep neural networks operated with TensorFlow Lite Micro. This text is machine translated.64,28 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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