Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
IoT Streams for Data-Driven Predictive Maintenance and IoT, Edge, and Mobile for Embedded Machine Learning de Joao Gama

IoT Streams for Data-Driven Predictive Maintenance and IoT, Edge, and Mobile for Embedded Machine Learning: Communications in Computer and Information Science, cartea 1325

Editat de Joao Gama, Sepideh Pashami, Albert Bifet, Moamar Sayed-Mouchawe, Holger Fröning, Franz Pernkopf, Gregor Schiele, Michaela Blott
en Limba Engleză Paperback – 10 ian 2021
This book constitutes selected papers from the Second International Workshop on IoT Streams for Data-Driven Predictive Maintenance, IoT Streams 2020, and First International Workshop on IoT, Edge, and Mobile for Embedded Machine Learning, ITEM 2020, co-located with ECML/PKDD 2020 and held in September 2020. Due to the COVID-19 pandemic the workshops were held online. 

The 21 full papers and 3 short papers presented in this volume were thoroughly reviewed and selected from 35 submissions and are organized according to the workshops and their topics: IoT Streams 2020: Stream Learning; Feature Learning; ITEM 2020: Unsupervised Machine Learning; Hardware; Methods; Quantization.
Citește tot Restrânge

Din seria Communications in Computer and Information Science

Preț: 54773 lei

Preț vechi: 68466 lei
-20%

Puncte Express: 822

Carte disponibilă

Livrare economică 20 iunie-04 iulie
Livrare express 09-13 iunie pentru 3526 lei

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783030667696
ISBN-10: 3030667693
Pagini: 328
Ilustrații: XVII, 310 p. 84 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 x 18 mm
Greutate: 0.5 kg
Ediția:1st edition 2020
Editura: Springer
Colecția Communications in Computer and Information Science
Seria Communications in Computer and Information Science

Locul publicării:Cham, Switzerland

Cuprins

Stream Learning.- Feature Learning.- Unsupervised Machine Learning.- Hardware.- Methods.- Quantization.