Phd hao (16 Ergebnisse)
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Paperback. Zustand: Brand New. 300 pages. 9.25x7.50x9.25 inches. In Stock.
Intelligent Railway Alignment Design
Pu PhD, Hao; Schonfeld PhD, Paul; Li PhD, Wei; Song PhD, Taoran; Zhang PhD, Hong
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Paperback. Zustand: Brand New. 460 pages. 5.98x1.08x9.02 inches. In Stock.
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier, 2020
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Weitere BilderSprache: Englisch
Verlag: Elsevier Inc, 2020
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Nanobatteries and Nanogenerators | Materials, Technologies and Applications | Huaihe Song (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2020 | Elsevier Inc | EAN 9780128215487 | Verantwortliche Person für die EU: Zeitfracht Medien GmbH, Ferdinand-Jühlke-Str. 7, 99095 Erfurt, produktsi…cherheit[at]zeitfracht[dot]de | Anbieter: preigu.
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Zustand: New. Introduces deep learning for classification, covering recent improvements in image segmentation and encoding priors, anomaly detection and target recognition, and domain adaptabilityIncludes both learning representations and unsupervised de.
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier, 2020
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Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Science, 2020
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Zustand: New. Outlines the major design and fabrication principles and techniques for creating nano-sized batteries and generators Demonstrates how nanotechnology is being used to make batteries and generators more powerful and longer lasting A.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Deep Learning for Earth Observation and Climate Monitoring bridges the gap between deep learning and the Earth sciences, offering cutting-edge techniques and applications that are transforming our understanding of the environment. With a focus on practical scenarios, this book introduces read…ers to the fundamental concepts of deep learning, from classification and image segmentation to anomaly detection and domain adaptability. The book includes practical discussion on regression, parameter retrieval, forecasting, and interpolation, among other topics. With a solid foundational theory, real-world examples, and example codes, it provides a full understanding of how intelligent systems can be applied to enhance Earth observation and especially climate monitoring.This book allows readers to apply learning representations, unsupervised deep learning, and physics-aware models to Earth observation data, enabling them to leverage the power of deep learning to fully utilize the wealth of environmental data from satellite technologies.
