Learning geometry computational approaches (5 Ergebnisse)
- Hardcover
Anbieter: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, USARomtrade Corp.
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 92,18
Versand nach gratisVersand innerhalb von USAAnzahl: 1 verfügbar
Zustand: New. This is a Brand-new US Edition. This Item may be shipped from US or any other country as we have multiple locations worldwide.
- Softcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 116,46
EUR 13,98 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
Zustand: New. In.
- Softcover
Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 92,27
EUR 48,99 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
Zustand: New.
- Softcover
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 155,53
EUR 11,67 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: 2 verfügbar
Paperback. Zustand: Brand New. reprint edition. 210 pages. 9.80x7.10x0.60 inches. In Stock.
- Softcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 112,77
EUR 62,23 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 1 verfügbar
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The field of computational learning theory arose out of the desire to for mally understand the process of learning. As potential applications to artificial intelligence became apparent, the new field grew rapidly. The learning of geo metric objects b…ecame a natural area of study. The possibility of using learning techniques to compensate for unsolvability provided an attraction for individ uals with an immediate need to solve such difficult problems. Researchers at the Center for Night Vision were interested in solving the problem of interpreting data produced by a variety of sensors. Current vision techniques, which have a strong geometric component, can be used to extract features. However, these techniques fall short of useful recognition of the sensed objects. One potential solution is to incorporate learning techniques into the geometric manipulation of sensor data. As a first step toward realizing such a solution, the Systems Research Center at the University of Maryland, in conjunction with the Center for Night Vision, hosted a Workshop on Learning and Geometry in January of 1991. Scholars in both fields came together to learn about each others' field and to look for common ground, with the ultimate goal of providing a new model of learning from geometrical examples that would be useful in computer vision. The papers in the volume are a partial record of that meeting.
