Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Advanced Analytics and Learning on Temporal Data: 9th ECML PKDD Workshop, AALTD 2024, Vilnius, Lithuania, September 9-13, 2024, Revised Selected Papers

Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by
Kitos knygos pagal šią temą:
Advanced Analytics and Learning on Temporal Data: 9th ECML PKDD Workshop, AALTD 2024, Vilnius, Lithuania, September 9-13, 2024, Revised Selected PapersDidesnis paveikslėlis
Kitos knygos pagal šią temą:

DRM apribojimai

  • Kopijuoti:

    neleidžiama

  • Spausdinti:

    neleidžiama

  • El. knygos naudojimas:

    Skaitmeninių teisių valdymas (DRM)
    Leidykla pateikė šią knygą šifruota forma, o tai reiškia, kad norint ją atrakinti ir perskaityti reikia įdiegti nemokamą programinę įrangą. Norint skaityti šią el. knygą, turite susikurti Adobe ID . Daugiau informacijos  čia. El. knygą galima atsisiųsti į 6 įrenginius (vienas vartotojas su tuo pačiu Adobe ID).

    Reikalinga programinė įranga
    Norint skaityti šią el. knygą mobiliajame įrenginyje (telefone ar planšetiniame kompiuteryje), turite įdiegti šią nemokamą programėlę: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Norint skaityti šią el. knygą asmeniniame arba „Mac“ kompiuteryje, Jums reikalinga  Adobe Digital Editions “ (tai nemokama programa, specialiai sukurta el. knygoms. Tai nėra tas pats, kas „Adobe Reader“, kurią tikriausiai jau turite savo kompiuteryje.)

    Negalite skaityti šios el. knygos naudodami „Amazon Kindle“.

This book constitutes the refereed proceedings of the 9th ECML PKDD workshop on Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, AALTD 2024, held in Vilnius, Lithuania, during September 9-13, 2024.





The 8 full papers presented here were carefully reviewed and selected from 15 submissions. The papers focus on recent advances in Temporal Data Analysis, Metric Learning, Representation Learning, Unsupervised Feature Extraction, Clustering, and Classification.

Conformal Prediction Techniques for Electricity Price Forecasting.- Multivariate Human Activity Segmentation Systematic Benchmark with ClaSP.- Comparing the Performance of Recurrent Neural Network and Some Well Known Statistical Methods in the Case of Missing Multivariate Time Series Data.- Accurate and Efficient Real World Fall Detection Using Time Series Techniques.- Highly Scalable Time Series Classification for Very Large Datasets.- Classification of Raw MEG/EEG Data with Detach-Rocket Ensemble An Improved ROCKET Algorithm for Multivariate Time Series Analysis.- Change Detection in Multivariate data streams Online Analysis with Kernel QuantTree.- Weighted Average of Human Motion Sequences for Improving Rehabilitation Assessment.

Daugiau apie elektronines knygas Daugiau apie elektronines knygas
Pastovi nuoroda: https://www.kriso.lt/db/97830317706616e.html