Personnaliser

OK

Data Science: Foundations and Applications -

Note : 0

0 avis
  • Soyez le premier à donner un avis

Vous en avez un à vendre ?

Vendez-le-vôtre
Filtrer par :

130,68 €

Produit Neuf

  • Ou 32,67 € /mois

    • Livraison à 0,01 €
    • Livré entre le 27 juillet et le 8 août
    Voir les modes de livraison

    RiaChristie

    PRO Vendeur favori

    4,9/5 sur + de 1 000 ventes

    Brand new, In English, Fast shipping from London, UK; Tout neuf, en anglais, expédition rapide depuis Londres, Royaume-Uni;ria9789819682973_dbm

    Nos autres offres

    • 144,30 €

      Produit Neuf

      Ou 36,08 € /mois

      • Livraison : 3,99 €
      • Livré entre le 27 juillet et le 3 août
      Voir les modes de livraison
      4,8/5 sur + de 1 000 ventes
      Voir le détail de l'annonce 
    Publicité
     
    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

    Gratuit et sans engagement

    Félicitations !

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

    En savoir plus

    Retour

    Horaires

        Note :


        Avis sur Data Science: Foundations And Applications Format Broché  - Livre Informatique

        Note : 0 0 avis sur Data Science: Foundations And Applications Format Broché  - Livre Informatique

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


        Présentation Data Science: Foundations And Applications Format Broché

         - Livre Informatique

        Livre Informatique - 01/06/2025 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Editeur : Springer Singapore
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/06/2025
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 472.0
      • ISBN : 9789819682973



      • Résumé :
        .- Graph Mining. .- MuCo-KGC: Multi-Context-Aware Knowledge Graph Completion. .- Tensor-Fused Multi-View Graph Contrastive Learning. .- FOG: Interpretable Feature-Oriented Graph Neural Networks for Tabular Data Prediction. .- High Resolution Image Classification with Rich Text Information Based on Graph Convolution Neural Network. .- Time Interval Aware Graph Neural Networks for Session-Based Recommendation. .- SSGNN: Structure-aware Scoring Graph Neural Network for Molecular Representation. .- Mint: An Efficient and Robust In-Place Update Approach for Graph-based Vector Index. .- Machine Learning Applications. .- Advancing Comprehensive Aspect-Based Sentiment Analysis with Generative Models. .- A Systematic Evaluation of Generative Models on Tabular Transportation Data. .- SDF-Guided Multi-modal Big Data Road Extraction. .- Player Movement Predictions Using Team and Opponent Dynamics for Doubles Badminton. .- Representation Learning. .- Late Fusion Ensembles for Speech Recognition on Diverse Input Audio Representations. .- Text Enhancement-based Multimodal Fusion for Video Sentiment Analysis. .- Advancing Rubric-based Automated Essay Scoring with Multi-View BERT: A Case Study in New Zealand. .- A Script Event Prediction Method Based on Multi-Level Joint Pretraining and Prompt Fine-Tuning. .- Scientific/Business Data Analysis. .- A Multimodal Fusion Model Leveraging MLP Mixer and Handcrafted Features-based Deep Learning Networks for Facial Palsy Detection. .- Using Pseudo-Synonyms to Generate Embeddings for Clinical Terms. .- Corporate Carbon Emission Prediction: Combining Structured and Unstructured Data. .- GDCK: Efficient Large-Scale Graph Distillation utilizing a Model-free Kernelized Approach. .- Efficient DNA fragment assembly based on Discrete Slime Mould Algorithm. .- Multi-Scale Control Model for Network Group Behavior. .- Can Self Supervision Rejuvenate Similarity-Based Link Prediction?. .- Managing Data Uncertainty in Automatic Mapping of Clinical Classification Systems. .- Insomnia Detection Based on Brain State Sleep Trajectories. .- MCA: Multimodal Contrastive Augmentation for Medical Report Generation. .- Special Track on Large Language Models. .-Adapting Large Language Models for Parameter-Efficient Log Anomaly Detection. .- Bot Wars Evolved: Orchestrating Competing LLMs in a Counterstrike Against Phone Scams. .- Large Language Models with Multi-Faceted Relation Alignment for User Novel Interest Discovery. .- Estimating Impact of Behavior Change Messages Using Large Language Models. .- A Meta-Thinking Approach to Mitigating Linguistic Sycophancy in Vision-Language Models. .- VisCon-100K: Leveraging Contextual Web Data for Fine-tuning Vision Language Models. .- TRAWL: Tensor Reduced and Approximated Weights for Large Language Models. .- DAG-Think-Twice: Causal Structure Guided Elicitation of Causal Reasoning in Large Language Model. .- GRL-Prompt: Towards Prompts Optimization via Graph-empowered Reinforcement Learning using LLMs&rsquo...

        Biographie:
        Feedback....

        Sommaire:
        Feedback....

        Détails de conformité du produit

        Consulter les détails de conformité de ce produit (

        Personne responsable dans l'UE

        )
        Le choixNeuf et occasion
        Minimum5% remboursés
        Le service clientsÀ votre écoute
        LinkedinFacebookTwitterInstagramYoutubePinterestTiktok
        visavisa
        mastercardmastercard
        klarnaklarna
        paypalpaypal
        floafloa
        americanexpressamericanexpress
        Rakuten Logo
        • Rakuten Kobo
        • Rakuten TV
        • Rakuten Viber
        • Rakuten Viki
        • Plus de services
        • À propos de Rakuten
        Rakuten.com