Deep Learning Applications, Volume 3 (Record no. 395568)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03837nam a22003975i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 395568
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230114115345.0
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 230114s2022 si | s |1|| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9789811633577
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-981-16-3357-7
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 Deep Learning Applications, Volume 3
Mención de responsabilidad, etc. edited by M. Arif Wani, Bhiksha Raj, Feng Luo, Dejing Dou
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 (XII, 322 páginas)
Otras características físicas 113 ilustraciones, 96 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 1395
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Deep Rapid Class Augmentation; a New Progressive Learning Approach that Eliminates the Issue of Catastrophic Forgetting -- A Comprehensive Analysis of Subword Contextual Embeddings for Languages with Rich Morphology -- RGB and Depth Image Fusion for Object Detection using Deep Learning -- Dimension Estimation Using Autoencoders with Applications to Financial Market Analysis -- A New Clustering-Based Technique for the Acceleration of Deep Convolutional Networks -- Deep Learning based Time Series Forecasting -- DEAL: Deep Evidential Active Learning for Image Classification -- LB-CNN: Convolutional Neural Network with Latent Binarization for Large Scale Multi[1]class Classification -- Efficient Deployment of Deep Learning Models on Autonomous Robots in the ROS Environment -- Building Power Grid 2.0: Deep Learning and Federated Computations for Energy Decarbonization and Edge Resilience -- Improving the Donor Journey with Convolutional and Recurrent Neural Networks.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This book presents a compilation of extended version of selected papers from the 19th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (IEEE ICMLA 2020) and focuses on deep learning networks in applications such as pneumonia detection in chest X-ray images, object detection and classification, RGB and depth image fusion, NLP tasks, dimensionality estimation, time series forecasting, building electric power grid for controllable energy resources, guiding charities in maximizing donations, and robotic control in industrial environments. Novel ways of using convolutional neural networks, recurrent neural network, autoencoder, deep evidential active learning, deep rapid class augmentation techniques, BERT models, multi-task learning networks, model compression and acceleration techniques, and conditional Feature Augmented and Transformed GAN (cFAT-GAN) for the above applications are covered in this book. Readers will find insights to help them realize novel ways of using deep learning architectures and algorithms in real-world applications and contexts, making the book an essential reference guide for academic researchers, professionals, software engineers in the industry, and innovative product developers. .
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 9789811633560
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9789811633584
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-16-3357-7
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 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 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.09012649 10/01/2023 10/01/2023 LIBRO-E NO PRÉSTAMO