Proceedings of ELM-2017 (Record no. 111281)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 04421nam a22004095i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 111281
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102113504.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn nnnaamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 181112s2019 gw a o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783030015206
--
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-030-01520-6
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q334
Número de documento/Ítem 2019 EB
245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Proceedings of ELM-2017
Mención de responsabilidad, etc. edited by Jiuwen Cao, Chi Man Vong, Yoan Miche, Amaury Lendasse.
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing :
-- Imprint: Springer
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2019.
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (VII, 340 páginas)
Otras características físicas 130 ilustraciones
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo text file
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Proceedings in Adaptation Learning and Optimization
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2363-6084
Designación de volumen o secuencia 10
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Intelligent Technologies and Robotics (Springer-42732)
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Adaptive Control of Vehicle Yaw Rate with Active Steering System and Extreme Learning Machine -- Sparse representation feature for facial expression recognition -- Protecting User Privacy in Mobile Environment using ELM-UPP -- Application Study of Extreme Learning Machine in Image Edge Extraction -- A Normalized Mutual Information Estimator Compensating Variance Fluctuations -- Reconstructing Bifurcation Diagrams of Induction Motor Drives using an Extreme Learning Machine -- Ensemble based error minimization reduction forELM -- The Parameter Updating Method Based onKalman Filter for Online Sequential ExtremeLearning Machine -- Extreme Learning Machine BasedShip Detection Using Synthetic Aperture Radar.
520 3# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This book contains some selected papers from the International Conference on Extreme Learning Machine (ELM) 2017, held in Yantai, China, October 4-7, 2017. The book covers theories, algorithms and applications of ELM. Extreme Learning Machines (ELM) aims to enable pervasive learning and pervasive intelligence. As advocated by ELM theories, it is exciting to see the convergence of machine learning and biological learning from the long-term point of view. ELM may be one of the fundamental `learning particles' filling the gaps between machine learning and biological learning (of which activation functions are even unknown). ELM represents a suite of (machine and biological) learning techniques in which hidden neurons need not be tuned: inherited from their ancestors or randomly generated. ELM learning theories show that effective learning algorithms can be derived based on randomly generated hidden neurons (biological neurons, artificial neurons, wavelets, Fourier series, etc) as long as they are nonlinear piecewise continuous, independent of training data and application environments. Increasingly, evidence from neuroscience suggests that similar principles apply in biological learning systems. ELM theories and algorithms argue that "random hidden neurons" capture an essential aspect of biological learning mechanisms as well as the intuitive sense that the efficiency of biological learning need not rely on computing power of neurons. ELM theories thus hint at possible reasons why the brain is more intelligent and effective than current computers. This conference will provide a forum for academics, researchers and engineers to share and exchange R&D experience on both theoretical studies and practical applications of the ELM technique and brain learning. It gives readers a glance of the most recent advances of ELM.
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Inteligencia artificial
Subdivisión general Congresos y asambleas
Fuente del encabezamiento o término embne
700 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Cao, Jiuwen
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
9 (RLIN) 98413
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Vong, Chi Man.
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Miche, Yoan.
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Lendasse, Amaury
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
9 (RLIN) 98416
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada SpringerLink (Online service)
9 (RLIN) 106996
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030015190
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030015213
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030131821
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-01520-6
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 Primersemestre_2019_Robotics
998 ## - FONDO MILLENIUM
Biblioteca SI
-- _alco
-- _vill
Fecha creación 09/2019
Tipo de registro m
Tipo de materia z
e a
Idioma eng
País gw
h 0
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 08/11/2018 En línea   Q334 2019 EB eBooks26062056 26/06/2019 26/06/2019 LIBRO-E NO PRÉSTAMO