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.
Decoding Human Essence Novel Machine Learning Techniques and Sensor Applications in Emotion Perception and Activity Detection.- Leveraging Context-Aware Emotion and Fatigue Recognition through Large Language Models for Enhanced Advanced Driver Assistance Systems ADAS.- ECG based Human Emotion Recognition Using Generative Models.- An evolutionary convolutional neural network architecture for recognizing emotions from EEG signals.- Analyzing the Potential Contribution of a Meta Learning Approach to Robust and Effective Subject Independent Emotion related Time Series Analysis of Bio signals.- A Multibranch LSTM CNN Model for Human Activity Recognition.- Importance of Activity and Emotion Detection in the field of Ambient Assisted Living.- Real Time Human Activity Recognition for the Elderly VR Training with Body Area Networks.- An Interactive Metamodel Integration Approach IMIA for Active and Assisted Living Systems.