Patella marco (12 Ergebnisse)
Dipinto da entrambi i lati
Laura Abate; Pierluigi Bizzini; Manfredi Matteo Cammarata; Giuseppe Del Core; Valentina De Santis; Giuliana Leone; Eleonora Magno; Elettra Marrone; Marco Mondino; Valentina Morgante; Sarah Nicosia; Alberto Patella; Antonella Vella
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Similarity Search and Applications: 15th International Conference, SISAP 2022, Bologna, Italy, October 57, 2022, Proceedings: 13590 (Lecture Notes in Computer Science, 13590)
Skopal, Tomá (Editor) / Falchi, Fabrizio (Editor) / Lokoc, Jakub (Editor) / Sapino, Maria Luisa (Editor) / Bartolini, Ilaria (Editor) / Patella, Marco (Editor)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed proceedings of the 15th International Conference on Similarity Search and Applications, SISAP 2022, held in Bologna, Italy in October 2022.SISAP 2022 is an annual international conference for researchers focusing on… similarity search challenges and related theoretical/practical problems, as well as the design of content-based similarity search applications. The 15 full papers presented together with 8 short and 2 doctoral symposium papers were carefully reviewed and selected from 34 submissions.They were organized in topical sections as follows: Applications; Foundations; Indexing and Clustering; Learning; Doctoral Symposium.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Similarity Search and Applications | 15th International Conference, SISAP 2022, Bologna, Italy, October 5-7, 2022, Proceedings | Tomá¿ Skopal (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xi | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9783031178481 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Ver…lag 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 refereed proceedings of the17th International Conference on Similarity Search and Applications, SISAP 2024, held in Providence, RI, USA, during November 4-6, 2024.The 13 full papers, 7 short papers and 4 Indexing Challenge p…apers included in this book were carefully reviewed and selected from 32 submissions. They focus on efficient similarity search methods addressing the challenges of exploring similar items and managing vast machine-learning data sets efficiently.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Similarity Search and Applications | 17th International Conference, SISAP 2024, Providence, RI, USA, November 4-6, 2024, Proceedings | Edgar Chávez (u. a.) | Taschenbuch | Lecture Notes in Computer Science | xv | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9783031758225 | Verantwortliche Person für die EU: Spring…er Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 320 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book constitutes the refereed proceedings of the 15th International Conference on Similarity Search and Applications, SISAP 2022, held in Bologna, Italy in October 2022. SISAP 2022 is an annual international conference for…researchers focusing on similarity search challenges and related theoretical/practical problems, as well as the design of content-based similarity search applications. The 15 full papers presented together with 8 short and 2 doctoral symposium papers were carefully reviewed and selected from 34 submissions. They were organized in topical sections as follows: Applications; Foundations; Indexing and Clustering; Learning; Doctoral Symposium.
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 324 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book constitutes the refereed proceedings of the 17th International Conference on Similarity Search and Applications, SISAP 2024, held in Providence, RI, USA, during November 4¿6, 2024.The 13 full papers, 7 short papers and… 4 Indexing Challenge papers included in this book were carefully reviewed and selected from 32 submissions. They focus on efficient similarity search methods addressing the challenges of exploring similar items and managing vast machine-learning data sets efficiently.
