Integrating Artificial Intelligence and Visualization for Visual Knowledge Discovery (Record no. 381604)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 06151nam a22004935i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 381604
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20240111050224.0
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 220716s2022 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783030931193
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-030-93119-3
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q335
Número de documento/Ítem 2022 EB
245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Integrating Artificial Intelligence and Visualization for Visual Knowledge Discovery
Mención de responsabilidad, etc. edited by Boris Kovalerchuk, Kawa Nazemi, Răzvan Andonie, Nuno Datia, Ebad Banissi
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición First edition 2022
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
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2022
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XV, 674 páginas)
Otras características físicas 334 ilustraciones, 288 ilustraciones a color
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Fuente rdacontent
Término de tipo de contenido Texto
Código de tipo de contenido txt
337 ## - TIPO DE MEDIO
Fuente rdamedia
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Fuente rdacarrier
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo text file
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Studies in Computational Intelligence
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 1860-9503
Designación de volumen o secuencia 1014
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Visual Analytics for Strategic Decision Making in Technology Management -- Deep Learning Image Recognition for Non-images -- Self-service Data Classification Using Interactive Visualization and Interpretable Machine Learning -- Non-linear Visual Knowledge Discovery with Elliptic Paired Coordinates -- Convolutional Neural Networks Analysis using Concentric-Rings Interactive Visualization -- "Negative" Results - When the Measured Quantity Is Outside the Sensor's Range - Can Help Data Processing -- Visualizing and Explaining Language Models -- Transparent Clustering with Cyclic Probabilistic Causal Models -- Visualization and Self-Organizing Maps for the Characterization of Bank Clients -- Augmented Classical Self-Organizing Map for Visualization of Discrete Data with Density Scaling -- Gragnostics: Evaluating Fast, Interpretable Structural Graph Features for Classification and Visual Analytics -- VisIRML Visualization with an Interactive Information Retrieval and Machine Learning Classifier -- Visual Analytics of Hierarchical and Network Timeseries Models -- ML approach to predict air quality using sensor and road traffic data -- Context-Aware Diagnosis in Smart Manufacturing: TAOISM, an Industry 4.0-Ready Visual Analytics Model -- Visual discovery of malware patterns in Android apps -- Integrating Visual Exploration and Direct Editing of Multivariate Graphs -- Real-Time Visual Analytics for Air Quality -- Using Hybrid Scatterplots for Visualizing Multi‐Dimensional Data -- Extending a genetic-based visualization: going beyond the radial layout? -- Dual Y Axes Charts Defended: Case studies, domain analysis and a method -- Hierarchical Visualization for Exploration of Large and Small Hierarchies -- Geometric Analysis Leads to Adversarial Teaching of Cybersecurity -- Applications and Evaluations of Drawing Scatterplots as Polygons and Outlier Points -- Supply Chain and Decision Making: What is Next for Visualization?
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This book is devoted to the emerging field of integrated visual knowledge discovery that combines advances in artificial intelligence/machine learning and visualization/visual analytic. A long-standing challenge of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) is explaining models to humans, especially for live-critical applications like health care. A model explanation is fundamentally human activity, not only an algorithmic one. As current deep learning studies demonstrate, it makes the paradigm based on the visual methods critically important to address this challenge. In general, visual approaches are critical for discovering explainable high-dimensional patterns in all types in high-dimensional data offering "n-D glasses," where preserving high-dimensional data properties and relations in visualizations is a major challenge. The current progress opens a fantastic opportunity in this domain. This book is a collection of 25 extended works of over 70 scholars presented at AI and visual analytics related symposia at the recent International Information Visualization Conferences with the goal of moving this integration to the next level. The sections of this book cover integrated systems, supervised learning, unsupervised learning, optimization, and evaluation of visualizations. The intended audience for this collection includes those developing and using emerging AI/machine learning and visualization methods. Scientists, practitioners, and students can find multiple examples of the current integration of AI/machine learning and visualization for visual knowledge discovery. The book provides a vision of future directions in this domain. New researchers will find here an inspiration to join the profession and to be involved for further development. Instructors in AI/ML and visualization classes can use it as a supplementary source in their undergraduate and graduate classes.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Robotics_2022
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Inteligencia artificial
9 (RLIN) 413115
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Kovalerchuk, Boris
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
9 (RLIN) 67488
700 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Nazemi, Kawa.
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
9 (RLIN) 98946
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Andonie, Răzvan
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 Datia, Nuno
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 Banissi, Ebad
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
773 0# - ENLACE AL DOCUMENTO FUENTE/ENTRADA DE REGISTRO ANFITRIÓN
Título Springer Nature eBook
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030931186
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030931209
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030931216
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-93119-3
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
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 07/2022
Tipo de materia E-book
Catalogador Irene González
Catalogado
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 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) 25/06/2021 En línea   Q335 2022 EB 25/06/2022 25/06/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO