Apres acceptation de la commande, le delai moyen d'expedition depuis le Japon est de 48 heures. Le delai moyen de livraison est de 3 a 4 semaines. En cas de circonstances exceptionnelles, les delais peuvent s'etendre jusqu'à 2 mois.

Vous avez choisi le retrait chez le vendeur à

Payez directement sur Rakuten (CB, PayPal, 4xCB...)
Récupérez le produit directement chez le vendeur
Rakuten vous rembourse en cas de problème

Terminer ma commande

Gratuit et sans engagement

Félicitations !

Nous sommes heureux de vous compter parmi nos membres du Club Rakuten !

TROUVER UN MAGASIN

Adresse

Retour

Horaires

Note :

Avis sur Machine Learning For Indoor Localization And Navigation de Format Relié - Livre Littérature Générale

Note : 0 0 avis sur Machine Learning For Indoor Localization And Navigation de Format Relié - Livre Littérature Générale

Donnez votre avis

Donnez votre avis sur ce produit

Votre note * : 1/5 2/5 3/5 4/5 5/5 Veuillez donner une note au produit

Le titre de votre avis* : Saisissez un titre

Quelques conseils :

Donnez le ton de votre avis, résumez-le en quelques mots qui apparaîtront comme le titre de votre avis.

Votre avis* : (40 caractères minimum) Saisissez un avis

Quelques conseils :

N'hésitez pas à mettre en avant les caractéristiques de ce produit, n'oubliez pas de mentionner ses avantages et/ou ses défauts éventuels. Décrivez précisément, argumentez, soyez convaincant !

Annuler

Les avis publiés font l'objet d'un contrôle automatisé de Rakuten.

Produits similaires

Présentation Machine Learning For Indoor Localization And Navigation de Format Relié
- Livre Littérature Générale

Livre Littérature Générale - 31/05/2023 - Relié - Langue : Anglais

Editeur : Springer International Publishing Ag

Langue : Anglais

Parution : 31/05/2023

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 584

Expédition : 1033

Dimensions : 24.1 x 16.0 x 3.7

ISBN : 9783031267116

Résumé :
While GPS is the de-facto solution for outdoor positioning with a clear sky view, there is no prevailing technology for GPS-deprived areas, including dense city centers, urban canyons, buildings and other covered structures, and subterranean facilities such as underground mines, where GPS signals are severely attenuated or totally blocked. As an alternative to GPS for the outdoors, indoor localization using machine learning is an emerging embedded and Internet of Things (IoT) application domain that is poised to reinvent the way we navigate in various indoor environments. This book discusses advances in the applications of machine learning that enable the localization and navigation of humans, robots, and vehicles in GPS-deficient environments. The book explores key challenges in the domain, such as mobile device resource limitations, device heterogeneity, environmental uncertainties, wireless signal variations, and security vulnerabilities. Countering these challenges can improve theaccuracy, reliability, predictability, and energy-efficiency of indoor localization and navigation. The book identifies severalnovel energy-efficient, real-time, and robust indoor localization techniques that utilize emerging deep machine learning and statistical techniques to address the challenges for indoor localization and navigation.

In particular, the book:Provides comprehensive coverage of the application of machine learning to the domain of indoor localization...

Biographie:
Covers design and deployment of indoor localization frameworks on mobile, IoT, and embedded devices in real conditions.

...

Sommaire:
Presents techniques to adapt and optimize machine learning models for fast, energy-efficient indoor localization...

Détails de conformité du produit

Consulter les détails de conformité de ce produit (

Personne responsable dans l'UE

)

Machine Learning for Indoor Localization and Navigation -

Avis sur Machine Learning For Indoor Localization And Navigation de Format Relié - Livre Littérature Générale

Présentation Machine Learning For Indoor Localization And Navigation de Format Relié - Livre Littérature Générale

Présentation Machine Learning For Indoor Localization And Navigation de Format Relié
- Livre Littérature Générale