Chan chee seng (20 Ergebnisse)
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Verlag: Springer, 2021
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Paperback. Zustand: Brand New. 528 pages. 9.25x6.10x1.14 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Intelligent Robotics and Applications | 13th International Conference, ICIRA 2020, Kuala Lumpur, Malaysia, November 5-7, 2020, Proceedings | Chee Seng Chan (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xii | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030666446 | Verantwortliche Person für die E…U: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the proceedings of the 13th International Conference on Intelligent Robotics and Applications, ICIRA 2020, held in Kuala Lumpur, Malaysia, in November 2020. The 45 full papers and 3 short papers were carefully reviewed and selec…ted from 66 submissions. The accepted papers were grouped into various subtopics including Advanced Measurement and Machine Vision System; Automation; Human-Robot Interaction; Mobile Robots and Intelligent Autonomous System; Recent Trends in Computational Intelligence; Robot Design, and Development and Control.Due to the Corona pandemic ICIRA 2020 was held as a virtual event.
Human Motion Sensing And Recognition A Fuzzy Qualitative Approach (Hb 2017)
Liu, Honghai; Ju, Zhaojie; Ji, Xiaofei; Chan, Chee Seng; Khoury, Mehdi
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2017
Serie: Buch 226 von 538 - Studies in Computational Intelligence
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 560 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book constitutes the proceedings of the 13th International Conference on Intelligent Robotics and Applications, ICIRA 2020, held in Kuala Lumpur, Malaysia, in November 2020. The 45 full papers and 3 short papers were carefu…lly reviewed and selected from 66 submissions. The accepted papers were grouped into various subtopics including Advanced Measurement and Machine Vision System; Automation; Human-Robot Interaction; Mobile Robots and Intelligent Autonomous System; Recent Trends in Computational Intelligence; Robot Design, and Development and Control.Due to the Corona pandemic ICIRA 2020 was held as a virtual event.
Human Motion Sensing and Recognition: A Fuzzy Qualitative Approach (Studies in Computational Intelligence, 675)
Liu, Honghai; Ju, Zhaojie; Ji, Xiaofei; Chan, Chee Seng; Khoury, Mehdi
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2017
Serie: Buch 226 von 538 - Studies in Computational Intelligence
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Human Motion Sensing and Recognition: A Fuzzy Qualitative Approach (Studies in Computational Intelligence, 675)
Liu, Honghai; Ju, Zhaojie; Ji, Xiaofei; Chan, Chee Seng; Khoury, Mehdi
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
Serie: Buch 226 von 538 - Studies in Computational Intelligence
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2017
Serie: Buch 226 von 538 - Studies in Computational Intelligence
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Verlag: Springer Berlin Heidelberg, 2018
Serie: Buch 226 von 538 - Studies in Computational Intelligence
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Verlag: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2024
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Digital Watermarking for Machine Learning Model | Techniques, Protocols and Applications | Lixin Fan (u. a.) | Taschenbuch | xvi | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9789811975561 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]sprin…ger[dot]com | Anbieter: preigu.
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Verlag: Springer, 2017
Serie: Buch 226 von 538 - Studies in Computational Intelligence
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Hardcover. Zustand: Brand New. 281 pages. 9.50x6.25x1.00 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Machine learning (ML) models, especially large pretrained deep learning (DL) models, are of high economic value and must be properly protected with regard to intellectual property rights (IPR). Model watermarking methods are proposed to embed waterma…rks into the target model, so that, in the event it is stolen, the model's owner can extract the pre-defined watermarks to assert ownership. Model watermarking methods adopt frequently used techniques like backdoor training, multi-task learning, decision boundary analysis etc. to generate secret conditions that constitute model watermarks or fingerprints only known to model owners. These methods have little or no effect on model performance, which makes them applicable to a wide variety of contexts. In terms of robustness, embedded watermarks must be robustly detectable against varying adversarial attacks that attempt to remove the watermarks. The efficacy of model watermarking methods is showcased in diverse applications including image classification, image generation, image captions, natural language processing and reinforcement learning. This book covers the motivations, fundamentals, techniques and protocols for protecting ML models using watermarking. Furthermore, it showcases cutting-edge work in e.g. model watermarking, signature and passport embedding and their use cases in distributed federated learning settings.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Machine learning (ML) models, especially large pretrained deep learning (DL) models, are of high economic value and must be properly protected with regard to intellectual property rights (IPR). Model watermarking methods are proposed to embed watermarks int…o the target model, so that, in the event it is stolen, the model's owner can extract the pre-defined watermarks to assert ownership. Model watermarking methods adopt frequently used techniques like backdoor training, multi-task learning, decision boundary analysis etc. to generate secret conditions that constitute model watermarks or fingerprints only known to model owners. These methods have little or no effect on model performance, which makes them applicable to a wide variety of contexts. In terms of robustness, embedded watermarks must be robustly detectable against varying adversarial attacks that attempt to remove the watermarks. The efficacy of model watermarking methods is showcased in diverse applications including image classification, image generation, image captions, natural language processing and reinforcement learning. This book covers the motivations, fundamentals, techniques and protocols for protecting ML models using watermarking. Furthermore, it showcases cutting-edge work in e.g. model watermarking, signature and passport embedding and their use cases in distributed federated learning settings.
Digital Watermarking for Machine Learning Model: Techniques, Protocols and Applications
Fan, Lixin (Edited by)/ Chan, Chee Seng (Edited by)/ Yang, Qiang (Edited by)
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