neleidžiama
neleidžiama
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.
.- Anomaly Detection with Foundation Models.
.- GPT-4V-AD: Exploring Grounding Potential of VQA-oriented GPT-4V for Zero-shot Anomaly Detection.
.- CLIP-AD: A Language-Guided Staged Dual-Path Model for Zero-shot Anomaly Detection.
.- DDPM-MoCo: Advancing Industrial Surface Defect Generation and Detection with Generative and Contrastive Learning.
.- Dual Memory-guided Probabilistic Model for Weakly-supervised Anomaly Detection.
.- Deep Learning for Human Activity Recognition.
.- Real-Time Human Action Prediction via Pose Kinematics.
.- Uncertainty Awareness for Unsupervised Domain Adaptation on Human Activity Recognition.
.- Deep Interaction Feature Fusion for Robust Human Activity Recognition.
.- How effective are Self-Supervised models for Contact Identification in Videos.
.- A Wearable Multi-Modal Edge-Computing System for Real-Time Kitchen Activity Recognition.