Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems: 20th International Conference, IPMU 2024, Lisbon, Portugal, July 22-26, 2024, Proceedings, Volume 3

Kitos knygos pagal šią temą:
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 is a collection of papers focused on techniques for managing uncertainty and aggregation. It provides a forum for exchanging ideas between theoreticians and practitioners in these and related areas.





The papers are part of the 20th International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems, which will occur in Lisbon, Portugal, from July 22 to 26, 2024.





The collection describes the latest findings on topics such as advances in fuzzy systems and data analysis, optimization, scheduling via modeling uncertainty, explainability, decision-making, implications, data aggregation, and aggregation operators. A special chapter is dedicated to the memory of Michio Sugeno.





The book is a valuable resource for practitioners, researchers, and graduate students who want to apply fuzzy-based techniques to real-world data analysis and management processes involving imprecision and uncertainty.

Suppressing impulse noise via cloud filtering.- A Proposed Liver Cancer Classification.- Estimating the registration error of brain MRI data based on regression U-Net.- User-friendly health-conscious recipe adaptation system using fuzzy linguistic variables.- Unveiling Hidden Patterns in Clinical Databases: A Novel Approach Using Level-By-Level Association Rule Mining.