Atnaujinkite slapukų nuostatas

El. knyga: Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts: 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15-16, 2020 Revised Supplementary Proceedings

Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by , Edited by

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 revised selected papers of the 9th International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts, AIST 2020, held in Moscow, Russia, in october 2020. Due to the COVID-19 pandemic the conference was held online. 

The 14 full papers, 9 short papers and 4 poster papers were carefully reviewed and selected from 108 qualified submissions. The papers are organized in topical sections on ?natural language processing; computer vision; social network analysis; data analysis and machine learning; theoretical machine learning and optimization; process mining; posters.




Natural Language Processing.- Computer Vision.- Social Network
Analysis.- Data Analysis and Machine Learning.- Theoretical Machine Learning
and Optimization.- Process Mining.- Posters.