Advances in Machine Learning/Deep Learning-based Technologies : (Record no. 395258)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 04160nam a22004095i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 395258
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230113192506.0
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 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 210805s2022 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783030767945
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-030-76794-5
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 Q325.5
Número de documento/Ítem 2022 EB
245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Advances in Machine Learning/Deep Learning-based Technologies :
Resto del título Selected Papers in Honour of Professor Nikolaos G. Bourbakis - Vol. 2
Mención de responsabilidad, etc. edited by George A. Tsihrintzis, Maria Virvou, Lakhmi C. Jain.
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st 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 (XVI, 224 páginas)
Otras características físicas 85 ilustraciones, 70 ilustraciones a color
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Learning and Analytics in Intelligent Systems
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2662-3455
Designación de volumen o secuencia 23
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Part I: Machine Learning/Deep Learning in Socializing and Entertainment -- Part II: Machine Learning/Deep Learning in -- Part III: Machine Learning/Deep Learning in Security -- Part IV: Machine Learning/Deep Learning in Time Series Forecasting -- Part V: Machine Learning in Video Coding and Information Extraction.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. As the 4th Industrial Revolution is restructuring human societal organization into, so-called, "Society 5.0", the field of Machine Learning (and its sub-field of Deep Learning) and related technologies is growing continuously and rapidly, developing in both itself and towards applications in many other disciplines. Researchers worldwide aim at incorporating cognitive abilities into machines, such as learning and problem solving. When machines and software systems have been enhanced with Machine Learning/Deep Learning components, they become better and more efficient at performing specific tasks. Consequently, Machine Learning/Deep Learning stands out as a research discipline due to its worldwide pace of growth in both theoretical advances and areas of application, while achieving very high rates of success and promising major impact in science, technology and society. The book at hand aims at exposing its readers to some of the most significant Advances in Machine Learning/Deep Learning-based Technologies. The book consists of an editorial note and an additional ten (10) chapters, all invited from authors who work on the corresponding chapter theme and are recognized for their significant research contributions. In more detail, the chapters in the book are organized into five parts, namely (i) Machine Learning/Deep Learning in Socializing and Entertainment, (ii) Machine Learning/Deep Learning in Education, (iii) Machine Learning/Deep Learning in Security, (iv) Machine Learning/Deep Learning in Time Series Forecasting, and (v) Machine Learning in Video Coding and Information Extraction. This research book is directed towards professors, researchers, scientists, engineers and students in Machine Learning/Deep Learning-related disciplines. It is also directed towards readers who come from other disciplines and are interested in becoming versed in some of the most recent Machine Learning/Deep Learning-based technologies. An extensive list of bibliographic references at the end of each chapter guides the readers to probe further into the application areas of interest to them.
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
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030767938
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030767952
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030767969
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-76794-5
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 01/2023
Tipo de materia E-book
Catalogador Sara Morillo
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 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) 11/11/2019 En línea   Q325.5 2022 EB eBook.09012339 10/01/2023 10/01/2023 LIBRO-E NO PRÉSTAMO