Recent Advances in Artificial Neural Networks
Idioma: inglés
Editorial: Palgrave Macmillan Aug 2026, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book compiles research on the practical implementation of deep learning models and hybrid intelligent systems to tackle diverse and impactful challenges. Artificial Neural Networks (ANNs) and deep learning have profoundly transformed how real-world problems are addressed, enabling intelligent and adaptive solutions across various domains, including agriculture, healthcare, surveillance, natural language processing, multimodal learning, and environmental monitoring. Each chapter presents a specific use case, employing advanced techniques such as LSTM networks, hybrid CNNBiLSTM architectures, siamese networks, attention mechanisms, YOLO-based object detection models, transformer architectures, and fuzzy inference systems. The collection is distinguished by its methodological rigor and the breadth of its application areas. To ensure a coherent and structured reading experience, this book is organized into three thematic sections: (1) Forecasting and Predictive Modeling, (2) Computer Vision and Multimodal Recognition, and (3) Innovations in Deep Learning Architectures and Applications. This book is a valuable resource for researchers, professionals, graduate students, and practitioners interested in the current landscape and future directions of deep learning. Readers from disciplines such as computer science, engineering, data science, health informatics, and applied artificial intelligence find inspiration and practical guidance for advancing their work in this book.Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, 69115 Heidelberg 592 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783032134967
- Título
- Recent Advances in Artificial Neural Networks
- Autor
- Gilberto Rivera
- Editorial
- Palgrave Macmillan Aug 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 303213496X
- ISBN 13
- 9783032134967
- Peso del artículo
- 1043 gramos
- Dimensiones
- 241x160x38 mm
This book compiles research on the practical implementation of deep learning models and hybrid intelligent systems to tackle diverse and impactful challenges. Artificial Neural Networks (ANNs) and deep learning have profoundly transformed how real-world problems are addressed, enabling intelligent and adaptive solutions across various domains, including agriculture, healthcare, surveillance, natural language processing, multimodal learning, and environmental monitoring. Each chapter presents a specific use case, employing advanced techniques such as LSTM networks, hybrid CNN–BiLSTM architectures, siamese networks, attention mechanisms, YOLO-based object detection models, transformer architectures, and fuzzy inference systems. The collection is distinguished by its methodological rigor and the breadth of its application areas. To ensure a coherent and structured reading experience, this book is organized into three thematic sections: (1) Forecasting and Predictive Modeling, (2) Computer Vision and Multimodal Recognition, and (3) Innovations in Deep Learning Architectures and Applications. This book is a valuable resource for researchers, professionals, graduate students, and practitioners interested in the current landscape and future directions of deep learning. Readers from disciplines such as computer science, engineering, data science, health informatics, and applied artificial intelligence find inspiration and practical guidance for advancing their work in this book.
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De la contraportada
This book compiles research on the practical implementation of deep learning models and hybrid intelligent systems to tackle diverse and impactful challenges. Artificial Neural Networks (ANNs) and deep learning have profoundly transformed how real-world problems are addressed, enabling intelligent and adaptive solutions across various domains, including agriculture, healthcare, surveillance, natural language processing, multimodal learning, and environmental monitoring. Each chapter presents a specific use case, employing advanced techniques such as LSTM networks, hybrid CNN-BiLSTM architectures, siamese networks, attention mechanisms, YOLO-based object detection models, transformer architectures, and fuzzy inference systems. The collection is distinguished by its methodological rigor and the breadth of its application areas. To ensure a coherent and structured reading experience, this book is organized into three thematic sections: (1) Forecasting and Predictive Modeling, (2) Computer Vision and Multimodal Recognition, and (3) Innovations in Deep Learning Architectures and Applications. This book is a valuable resource for researchers, professionals, graduate students, and practitioners interested in the current landscape and future directions of deep learning. Readers from disciplines such as computer science, engineering, data science, health informatics, and applied artificial intelligence find inspiration and practical guidance for advancing their work in this book.
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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