MARC details
| 000 -CABECERA |
| campo de control de longitud fija |
03759nam a22003975i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
395477 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
| campo de control |
20240201134350.0 |
| 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 |
211025s2022 si | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9789811651571 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
| Número estándar o código |
10.1007/978-981-16-5157-1 |
| 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 |
Sentimental Analysis and Deep Learning : |
| Resto del título |
Proceedings of ICSADL 2021 |
| Mención de responsabilidad, etc. |
edited by Subarna Shakya, Valentina Emilia Balas, Sinchai Kamolphiwong, Ke-Lin Du |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
| Mención de edición |
1st edition 2022 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Singapore |
| 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 (XXXIII, 1030 páginas) |
| Otras características físicas |
557 ilustraciones, 428 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 |
Advances in Intelligent Systems and Computing |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
2194-5365 |
| Designación de volumen o secuencia |
1408 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
| Nota de contenido con formato |
Analysis of Healthcare Industry Using Machine Learning Approach: A Case Study in Bengaluru Region -- Dynamic Document Localization for Ecient Mining -- SentiSeries: A Trilogy of Customer Reviews, Sentiment Analysis and Time Series -- Video Summarization using Fully Convolutional Residual Dense Network -- An Efficient Deep Learning Approach for Detecting Pneumonia Using the Convolutional Neural Network -- QMCDS: Quantum Memory for Cloud Data Storage -- A Study towards Bangla Fake News Detection using Machine Learning and Deep Learning -- A Deep Learning Approach to Analyze the Propagation of Pandemic in America -- Graph Convolution Based Joint Learning of Rumour with Content, User Credibility, Propagation Context and Cognitive as well as Emotion Signals -- Deep Learning based Real Time Object Classification and Recognition using Supervised Learning Approach. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
| Sumario, etc. |
This book gathers selected papers presented at the International Conference on Sentimental Analysis and Deep Learning (ICSADL 2021), jointly organized by Tribhuvan University, Nepal; Prince of Songkla University, Thailand; and Ejesra during June, 18-19, 2021. The volume discusses state-of-the-art research works on incorporating artificial intelligence models like deep learning techniques for intelligent sentiment analysis applications. Emotions and sentiments are emerging as the most important human factors to understand the prominent user-generated semantics and perceptions from the humongous volume of user-generated data. In this scenario, sentiment analysis emerges as a significant breakthrough technology, which can automatically analyze the human emotions in the data-driven applications. Sentiment analysis gains the ability to sense the existing voluminous unstructured data and delivers a real-time analysis to efficiently automate the business processes. Meanwhile, deep learning emerges as the revolutionary paradigm with its extensive data-driven representation learning architectures. This book discusses all theoretical aspects of sentimental analysis, deep learning and related topics. |
| 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 |
| Subdivisión de forma |
Congresos y asambleas |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9789811651564 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9789811651588 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-16-5157-1 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA) |
| -- |
1 |
| 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 |
03/2023 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Sara Morillo |
| Catalogado |
Sí |