Shi chuan (67 Ergebnisse)
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Sinophagia: A Celebration of Chinese Horror 2024
Tangguo, Yimei; Jun, Cai; Hui, Chi; Xidao, Chu; Ge, Chuan; Zhou, Fan; Xiaoqing, Goodnight; Haohui, Zhou; Shi, Gu; Cong Ge, She; Min, Su; Niangzi, Hong; Dedong, Zhou; Sanshu, Nanpai
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Sinophagia: A Celebration of Chinese Horror 2024
Tangguo, Yimei; Jun, Cai; Hui, Chi; Xidao, Chu; Ge, Chuan; Zhou, Fan; Xiaoqing, Goodnight; Haohui, Zhou; Shi, Gu; Cong Ge, She; Min, Su; Niangzi, Hong; Dedong, Zhou; Sanshu, Nanpai
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Sinophagia: A Celebration of Chinese Horror 2024
Tangguo, Yimei; Jun, Cai; Hui, Chi; Xidao, Chu; Ge, Chuan; Zhou, Fan; Xiaoqing, Goodnight; Haohui, Zhou; Shi, Gu; Cong Ge, She; Min, Su; Niangzi, Hong; Dedong, Zhou; Sanshu, Nanpai
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Dad came back late last night. it is because .(Chinese Edition)
[ RI ] SHI CHUAN XUAN ZI WEN [ RI ] QIN HAO SHI LANG HUA PENG YI ZHOU LONG MEI YI
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1st edition 2017. IX, 227 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Data Analytics. Sprache: Englisch.
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Navigating the Factor Zoo: The Science of Quantitative Investing
Zhang, Michael (Author)/ Lu, Tao (Author)/ Shi, Chuan (Author)
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Network Embedding: Theories, Methods, and Applications (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Le) Paperback ? March 25, 2021
Yang, Cheng; Liu, Zhiyuan; Tu, Cunchao; Shi, Chuan; Sun, Maosong
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Network Embedding: Theories, Methods, and Applications (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Yang, Cheng; Liu, Zhiyuan; Tu, Cunchao; Shi, Chuan; Sun, Maosong
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National Stadium (2008 Olympic Stadium) architectural concept and design competition(Chinese Edition)
BEI JING SHI GUI HUA WEI YUAN HUI BEI JING SHUI JING SHI SHU ZI CHUAN MEI
Verlag: China Building Industry Press Pub. Date :2003-10, 2008
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Verlag: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2023
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a comprehensive introduction to the foundations and frontiers of graph neural networks. In addition, the book introduces the basic concepts and definitions in graph representation learning and discusses the development of advanced…graph representation learning methods with a focus on graph neural networks. The book providers researchers and practitioners with an understanding of the fundamental issues as well as a launch point for discussing the latest trends in the science. The authors emphasize several frontier aspects of graph neural networks and utilize graph data to describe pairwise relations for real-world data from many different domains, including social science, chemistry, and biology. Several frontiers of graph neural networks are introduced, which enable readers to acquire the needed techniques of advances in graph neural networks via theoretical models and real-world applications.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2022
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a comprehensive introduction to the foundations and frontiers of graph neural networks. In addition, the book introduces the basic concepts and definitions in graph representation learning and discusses the development of advanced graph r…epresentation learning methods with a focus on graph neural networks. The book providers researchers and practitioners with an understanding of the fundamental issues as well as a launch point for discussing the latest trends in the science. The authors emphasize several frontier aspects of graph neural networks and utilize graph data to describe pairwise relations for real-world data from many different domains, including social science, chemistry, and biology. Several frontiers of graph neural networks are introduced, which enable readers to acquire the needed techniques of advances in graph neural networks via theoretical models and real-world applications.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Advances in Graph Neural Networks | Chuan Shi (u. a.) | Taschenbuch | Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery | xiv | Englisch | 2023 | Springer | EAN 9783031161766 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]…springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Prestigious Buildings in Shanghai Pudong New Area
SHANG HAI SHI PU DONG XIN QU REN MIN ZHENG FU XIN WEN BAN GONG SHI ZHONG GUO WU ZHOU CHUAN BO ZHO.
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Hardcover. Zustand: Good. No Jacket. 1st Edition. first edition hardcover in very good condition, slight shelf wear, 111 pages. In English and Chinese.
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Zustand: New. In.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2023
Serie: Buch 10 von 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Verlag: Springer, 2022
Serie: Buch 10 von 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer Nature Singapore, 2023
Serie: Buch 10 von 15 - Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 340 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Representation learning in heterogeneous graphs (HG) is intended to provide a meaningful vector representation for each node so as to facilitate downstream applications such as link prediction, personalized recommendation, node…classification, etc. This task, however, is challenging not only because of the need to incorporate heterogeneous structural (graph) information consisting of multiple types of node and edge, but also the need to consider heterogeneous attributes or types of content (e.g. text or image) associated with each node. Although considerable advances have been made in homogeneous (and heterogeneous) graph embedding, attributed graph embedding and graph neural networks, few are capable of simultaneously and effectively taking into account heterogeneous structural (graph) information as well as the heterogeneous content information of each node.In this book, we provide a comprehensive survey of current developments in HG representation learning.More importantly, we present the state-of-the-art in this field, including theoretical models and real applications that have been showcased at the top conferences and journals, such as TKDE, KDD, WWW, IJCAI and AAAI. The book has two major objectives: (1) to provide researchers with an understanding of the fundamental issues and a good point of departure for working in this rapidly expanding field, and (2) to present the latest research on applying heterogeneous graphs to model real systems and learning structural features of interaction systems. To the best of our knowledge, it is the first book to summarize the latest developments and present cutting-edge research on heterogeneous graph representation learning. To gain the most from it, readers should have a basic grasp of computer science, data mining and machine learning.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Heterogeneous Information Network Analysis and Applications | Chuan Shi (u. a.) | Taschenbuch | Data Analytics | ix | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319858555 | 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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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book offers researchers an understanding of the fundamental issues and a good starting point to work on this rapidly expanding field. It provides a comprehensive survey of current developments of heterogeneous information network. It also presents the…newest research in applications of heterogeneous information networks to similarity search, ranking, clustering, recommendation.This information will help researchers to understand how to analyze networked data with heterogeneous information networks. Common data mining tasks are explored, including similarity search, ranking, and recommendation. The book illustrates some prototypes which analyze networked data.Professionals and academics working in data analytics, networks, machine learning, and data mining will find this content valuable. It is also suitable for advanced-level students in computer science who are interested in networking orpattern recognition.
