Neuware - This multi-volume set, LNAI 16013 to LNAI 16022, constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2025, held in Porto, Portugal, September 15 19, 2025.The 300 full papers presented here, together with 15 demo papers, were carefully reviewed and selected from 1253 submissions. The papers presented in these proceedings are from the following three conference tracks:The Research Track in Volume LNAI 16013-16020 refers about Anomaly & Outlier Detection, Bias & Fairness, Causality, Clustering, Data Challenges, Diffusion Models, Ensemble Learning, Graph Neural Networks, Graphs & Networks, Healthcare & Bioinformatics, Images & Computer Vision, Interpretability & Explainability, Large Language Models, Learning Theory, Multimodal Data, Neuro Symbolic Approaches, Optimization, Privacy & Security, Recommender Systems, Reinforcement Learning, Representation Learning, Resource Efficiency, Robustness & Uncertainty, Sequence Models, Streaming & Spatiotemporal Data, Text & Natural Language Processing, Time Series, and Transfer & Multitask Learning. The Applied Data Science Track in Volume LNAI 16020-16022 refers about Agriculture, Food and Earth Sciences, Education, Engineering and Technology, Finance, Economy, Management or Marketing, Health, Biology, Bioinformatics or Chemistry, Industry (4.0, 5.0, Manufacturing, .), Smart Cities, Transportation and Utilities (e.g., Energy), Sports, and Web and Social NetworksThe Demo Track in LNAI 16022 showcased practical applications and prototypes, accepting 15 papers from a total of 30 submissions. These proceedings cover the papers accepted in the research and applied data science tracks.

N� de ref. del art�culo 9783032061089

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track : European Conference, ECML PKDD 2025, Porto, Portugal, September 15-19, 2025, Proceedings, Part VII
Editor: Springer, Springer Okt 2025
Fecha de publicaci�n: 2025
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3032061083
ISBN 13: 9783032061089
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 155 de alto por 34 de largo
Peso: 925 gramos

Acerca de

Sinopsis

This multi-volume set, LNAI 16013 to LNAI 16022, constitutes the refereed proceedings of the European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases, ECML PKDD 2025, held in Porto, Portugal, September 15–19, 2025.

The 300 full papers presented here, together with 15 demo papers, were carefully reviewed and selected from 1253 submissions. The papers presented in these proceedings are from the following three conference tracks:

The Research Track in Volume LNAI 16013-16020 refers about Anomaly & Outlier Detection, Bias & Fairness, Causality, Clustering, Data Challenges, Diffusion Models, Ensemble Learning, Graph Neural Networks, Graphs & Networks, Healthcare & Bioinformatics, Images & Computer Vision, Interpretability & Explainability, Large Language Models, Learning Theory, Multimodal Data, Neuro Symbolic Approaches, Optimization, Privacy & Security, Recommender Systems, Reinforcement Learning, Representation Learning, Resource Efficiency, Robustness & Uncertainty, Sequence Models, Streaming & Spatiotemporal Data, Text & Natural Language Processing, Time Series, and Transfer & Multitask Learning.
The Applied Data Science Track in Volume LNAI 16020-16022 refers about Agriculture, Food and Earth Sciences, Education, Engineering and Technology, Finance, Economy, Management or Marketing, Health, Biology, Bioinformatics or Chemistry, Industry (4.0, 5.0, Manufacturing, ...), Smart Cities, Transportation and Utilities (e.g., Energy), Sports, and Web and Social Networks
The Demo Track in LNAI 16022 showcased practical applications and prototypes, accepting 15 papers from a total of 30 submissions. These proceedings cover the papers accepted in the research and applied data science tracks.

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Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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