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PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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AI for Time Series
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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AI for Time Series: Building Robust and Generalizable Models
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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AI for Time Series: Volume 1: Unlocking Patterns with Deep Learning
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 77,14
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Ai for Time Series: Unlocking Patterns With Deep Learning: Vol 1
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 84,14
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 9.18x6.12 inches. In Stock.
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Advanced Data Mining and Applications: 18th International Conference, ADMA 2022, Brisbane, QLD, Australia, November 28-30, 2022, Proceedings, Part II (Lecture Notes in Artificial Intelligence)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 85,13
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Advanced Data Mining and Applications: 18th International Conference, ADMA 2022, Brisbane, QLD, Australia, November 28-30, 2022, Proceedings, Part I (Lecture Notes in Artificial Intelligence)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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AI FOR TIME SERIES
Anbieter: Speedyhen, Hertfordshire, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 62,98
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Ai for Time Series: Unlocking Patterns With Deep Learning: Vol 1
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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EUR 106,14
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In den WarenkorbZustand: New. Dr. Min Wu is currently a Principal Scientist at Institute for Infocomm Research (I2R), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore. He received his Ph.D. degree in Computer Science from Nanyang Technological University (NTU), .
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Advanced Data Mining and Applications
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin|Springer Nature Switzerland|Springer, 2023
ISBN 10: 3031221362 ISBN 13: 9783031221361
EUR 74,71
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In den WarenkorbKartoniert / Broschiert. Zustand: New.
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Zustand: New. Min Wu is currently a Principal Scientist at Institute for Infocomm Research (I2R), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore.Emadeldeen Eldele is an Assistant Professor at Khalifa University, UAE.Zhen.
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Advanced Data Mining and Applications
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin|Springer Nature Switzerland|Springer, 2023
ISBN 10: 3031220633 ISBN 13: 9783031220630
EUR 83,50
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AI for Time Series : Volume 1: Unlocking Patterns with Deep Learning
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd Mai 2026, 2026
ISBN 10: 1041010311 ISBN 13: 9781041010319
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - This book provides a thorough exploration of the latest innovations in AI for general time series analysis, distribution shift, and foundation models. It offers an in-depth look at cutting-edge techniques and methodologies, using advanced algorithms that are transforming time series analysis across industries. The authors highlight the use of AI models, particularly those based on deep learning, to study the sequence of data points collected at successive points in time.In the study of the use of AI for general time series analysis, readers are introduced to a recent important model like TimesNet, which has set new benchmarks for general time series analysis. TimesNet is a cutting-edge model for time series analysis, which transforms one-dimensional time series data into two-dimensional space to better capture temporal variations. This approach allows TimesNet to excel in various tasks such as short- and long-term forecasting, imputation, classification, and anomaly detection. The authors also discuss distribution shift in time series, with an important coverage on the use of AdaTime. This is a benchmarking suite for domain adaptation which addresses distribution shifts in time series data through Unsupervised Domain Adaptation (UDA). In the last section, a significant focus is placed on the emergence of time series foundation models, particularly for forecasting. The book explores pioneering models like Time-LLM, which are designed to offer universal forecasting capabilities across diverse time series tasks.The book can be used as supplementary reading for graduate students taking advanced topics/seminars on advanced deep learning and foundation models. It is also a useful reference for researchers and engineers working on time-series applications in finance, healthcare, energy, and climate.
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Advanced Data Mining and Applications: 18th International Conference, ADMA 2022, Brisbane, QLD, Australia, November 2830, 2022, Proceedings, Part II: 13726 (Lecture Notes in Computer Science, 13726)
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 131,97
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 509 pages. 9.25x6.10x1.02 inches. In Stock.
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Advanced Data Mining And Applications :
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Advanced Data Mining and Applications | 18th International Conference, ADMA 2022, Brisbane, QLD, Australia, November 28-30, 2022, Proceedings, Part II | Weitong Chen (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xxii | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9783031221361 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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AI for Time Series : Volume 2: Building Robust and Generalizable Models
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd Jul 2026, 2026
ISBN 10: 1041011032 ISBN 13: 9781041011033
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - This book provides a thorough exploration of the latest innovations in AI for general time series analysis, distribution shift and foundation models. It offers an in-depth look at cutting-edge techniques and methodologies, using advance algorithms that are transforming time series analysis across industries. The authors highlight the use AI models, particularly those based on deep learning, to study the sequence of data points collected at successive points in time. In the study of the use of AI for general time series analysis, readers are introduced to a recent important model like TimesNet, which has set new benchmarks for general time series analysis.TimesNet is a cutting-edge model for time series analysis, which transforms one-dimensional time series data into two-dimensional space to better capture temporal variations. This approach allows TimesNet to excel in various tasks such as short- and long-term forecasting, imputation, classification, and anomaly detection. The authors also discuss distribution shift in time series, with an important coverage on the use of AdaTime. This is a benchmarking suite for domain adaptation which addresses distribution shifts in time series data through unsupervised domain adaptation (UDA) In the last section, a significant focus is placed on the emergence of time series foundation models, particularly for forecasting. The book explores pioneering models like MOIRAI and Time-LLM, which are designed to offer universal forecasting capabilities across diverse time series tasks.The book can be used as a supplementary reading for graduate students taking advanced topics/seminars on advanced deep learning and foundation models. It is also a useful reference for researchers and engineers working on time-series applications in finance, healthcare, energy, climate.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Advanced Data Mining and Applications | 18th International Conference, ADMA 2022, Brisbane, QLD, Australia, November 28-30, 2022, Proceedings, Part I | Weitong Chen (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xxii | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9783031220630 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Advanced Data Mining and Applications: 18th International Conference, ADMA 2022, Brisbane, QLD, Australia, November 2830, 2022, Proceedings, Part I: 13725 (Lecture Notes in Computer Science, 13725)
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 146,52
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 559 pages. 9.25x6.10x1.61 inches. In Stock.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. AI for Time Series | Volume 1: Unlocking Patterns with Deep Learning | Emadeldeen Eldele (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2026 | Taylor & Francis Ltd | EAN 9781041010319 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Advanced Data Mining and Applications : 18th International Conference, ADMA 2022, Brisbane, QLD, Australia, November 28-30, 2022, Proceedings, Part II
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The two-volume set LNAI 13725 and 13726 constitutes the proceedings of the 18th International Conference on Advanced Data Mining and Applications, ADMA 2022, which took place in Brisbane, Queensland, Australia, in November 2022.The 72 papers presented in the proceedings were carefully reviewed and selected from 198 submissions. The contributions were organized in topical sections as follows: Finance and Healthcare; Web and IoT Applications; On-device Application; Other Applications; Pattern Mining; Graph Mining; Text Mining; Image, Multimedia and Time Series Data Mining; Classification, Clustering and Recommendation; Multi-objective, Optimization, Augmentation, and Database; and Others.
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Advanced Data Mining And Applications :
Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New.
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Advanced Data Mining and Applications : 18th International Conference, ADMA 2022, Brisbane, QLD, Australia, November 28¿30, 2022, Proceedings, Part I
Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Switzerland, 2022
ISBN 10: 3031220633 ISBN 13: 9783031220630
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The two-volume set LNAI 13725 and 13726 constitutes the proceedings of the 18th International Conference on Advanced Data Mining and Applications, ADMA 2022, which took place in Brisbane, Queensland, Australia, in November 2022.The 72 papers presented in the proceedings were carefully reviewed and selected from 198 submissions. The contributions were organized in topical sections as follows: Finance and Healthcare; Web and IoT Applications; On-device Application; Other Applications; Pattern Mining; Graph Mining; Text Mining; Image, Multimedia and Time Series Data Mining; Classification, Clustering and Recommendation; Multi-objective, Optimization, Augmentation, and Database; and Others.
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AI for Time Series: Building Robust and Generalizable Models
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 251,37
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Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 3 verfügbar
In den WarenkorbZustand: New.
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AI for Time Series: Volume 1: Unlocking Patterns with Deep Learning
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 265,94
EUR 7,54 Versand
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In den WarenkorbZustand: New.
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EUR 228,82
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In den WarenkorbZustand: New. Dr. Min Wu is currently a Principal Scientist at Institute for Infocomm Research (I2R), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore. He received his Ph.D. degree in Computer Science from Nanyang Technological University (NTU), .
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EUR 268,79
EUR 48,99 Versand
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AI for Time Series : Volume 2: Building Robust and Generalizable Models
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd Jul 2026, 2026
ISBN 10: 1041018703 ISBN 13: 9781041018704
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Neuware - This book provides a thorough exploration of the latest innovations in AI for general time series analysis, distribution shift and foundation models. It offers an in-depth look at cutting-edge techniques and methodologies, using advance algorithms that are transforming time series analysis across industries. The authors highlight the use AI models, particularly those based on deep learning, to study the sequence of data points collected at successive points in time. In the study of the use of AI for general time series analysis, readers are introduced to a recent important model like TimesNet, which has set new benchmarks for general time series analysis.TimesNet is a cutting-edge model for time series analysis, which transforms one-dimensional time series data into two-dimensional space to better capture temporal variations. This approach allows TimesNet to excel in various tasks such as short- and long-term forecasting, imputation, classification, and anomaly detection. The authors also discuss distribution shift in time series, with an important coverage on the use of AdaTime. This is a benchmarking suite for domain adaptation which addresses distribution shifts in time series data through unsupervised domain adaptation (UDA) In the last section, a significant focus is placed on the emergence of time series foundation models, particularly for forecasting. The book explores pioneering models like MOIRAI and Time-LLM, which are designed to offer universal forecasting capabilities across diverse time series tasks.The book can be used as a supplementary reading for graduate students taking advanced topics/seminars on advanced deep learning and foundation models. It is also a useful reference for researchers and engineers working on time-series applications in finance, healthcare, energy, climate.
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Ai for Time Series: Unlocking Patterns With Deep Learning: Vol 1
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 370,59
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