Max a little (34 resultados)
DEADLY AFTER DARK - The Hot Blood Series
Gelb, Jeff; Garrett, Michael (editors) (Forrest J. Ackerman; Lucy Taylor; Edward Lee; Sidney Williams; Graham Watkins; Max Allan Collins; A. R. Morlan; Edo van Belkom; Jack Ketchum; Steve Rasnic Tem; Bentley Little; Claudia O'Keefe; Graham Masterton)
Editorial: Pocket Books, New York, 1994
- Tapa blanda
- Primera edición
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Añadir al carritoSoft cover. Condición: Very Good. 1st Edition. (xxxiii) 280 pp. Light edge and corner wear with a faint crease on the spine; no interior markings. Cover art by Gerber Studio. This anthology contains: Of Sex andHorror by Forrest J. Ackerman; Introduction; Things of Which We Do Not Speak by Lucy Taylor; Mr. Torso by Edward Lee; Gi…ve It to Me, Baby by Sidney Williams; Immaterial Girl by Michael Garrett; A Moment of Ecstasy by Graham Watkins; Reincarnal by Max Allan Collins; Yet Another Poisoned Apple for the Fairy Princess by A. R. Morlan; Sex Starved by Edo van Belkom; TheRose by Jack Ketchum; Release of Flesh by Steve Rasnic Tem; The Numbers Game by Bentley Little; Heretical Visions by Claudia O'Keefe; and Suffer Kate by Graham Masterton; followed by The Contributors. Book.
London Opinion and the Humorist magazine. March 1945
Leslie Bussey "Funny, Isn't It?" / Mabel Stonier "Tess Of The Timber Corps" / Jego "Rattlin's Haircut" / Graham White "Clever Stuff" / Trevor Allen "How To Keep A Cook" / Max Dunstone "A Mug's Game" / George Maracco "Little Mother"
Editorial: George Newnes Ltd,, 1945
- Tapa blanda
- Revista/Periódico
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Añadir al carritoSoft cover. Condición: Very Good. 72 pages. Leslie Bussey "Funny, Isn't It?" / Mabel Stonier "Tess Of The Timber Corps" / Jego "Rattlin's Haircut" / Graham White "Clever Stuff" / Trevor Allen "How To Keep A Cook" / Max Dunstone "A Mug's Game" / George Maracco "Little Mother" (SL#48).
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Paperback. Condición: new. Paperback. This book describes in detail the fundamental mathematics and algorithms of machine learning (an example of artificial intelligence) and signal processing, two of the most important and exciting technologies in the modern information economy. Taking a gradual approach, it builds up concepts…in a solid, step-by-step fashion so that the ideas and algorithms can be implemented in practical software applications.Digital signal processing (DSP) isone of the 'foundational' engineering topics of the modern world, without which technologies such the mobile phone, television, CD and MP3 players, WiFi and radar, would not be possible. A relativenewcomer by comparison, statistical machine learning is the theoretical backbone of exciting technologies such as automatic techniques for car registration plate recognition, speech recognition, stock market prediction, defect detection on assembly lines, robot guidance, and autonomous car navigation. Statistical machine learning exploits the analogy between intelligent information processing in biological brains and sophisticated statistical modelling and inference.DSPand statistical machine learning are of such wide importance to the knowledge economy that both have undergone rapid changes and seen radical improvements in scope and applicability. Both make use of keytopics in applied mathematics such as probability and statistics, algebra, calculus, graphs and networks. Intimate formal links between the two subjects exist and because of this many overlaps exist between the two subjects that can be exploited to produce new DSP tools of surprising utility, highly suited to the contemporary world of pervasive digital sensors and high-powered, yet cheap, computing hardware. This book gives a solid mathematical foundation to, and details the key concepts andalgorithms in this important topic. Describes the fundamental mathematics and algorithms of machine learning (an example of artificial intelligence) and signal processing, two of the most important and exciting technologies in the modern information economy. Builds up concepts gradually so that the ideas and algorithms can be implemented in practical software applications. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Buch. Condición: Neu. Neuware -Pick up any hydrology textbook and it will not be long before you encounter pages listing sequences of equations representing complex mathematical concepts. Students and practitioners of hydrology will not find this very helpful, as their aim, generally, is to study and understand hydrology, and no…t to find themselves confronted with material that even students of mathematics would find challenging. Often, equations appear to be copied and pasted into hydrological texts in an attempt to give a more rigorous scientific basis to the narrative. However, they are commonly wrong, poorly explained, without context or background, and more likely to confuse and distance the reader than to enlighten and engage them in the topic. Understanding Mathematical and Statistical Techniques in Hydrology provides full and detailed expositions of such equations and mathematical concepts, commonly used in hydrology. In contrast to other hydrological texts, instead of presenting abstract mathematical hydrology, the essential mathematics is explained with the help of real-world hydrological examples.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Neuware - This book describes in detail the fundamental mathematics and algorithms of machine learning (an example of artificial intelligence) and signal processing, two of the most important and exciting technologies in the modern information economy. Taking a gradual approach, it builds up concepts… in a solid, step-by-step fashion so that the ideas and algorithms can be implemented in practical software applications.Digital signal processing (DSP) is one of the 'foundational' engineering topics of the modern world, without which technologies such the mobile phone, television, CD and MP3 players, WiFi and radar, would not be possible. A relative newcomer by comparison, statistical machine learning is the theoretical backbone of exciting technologies such as automatic techniques for car registration plate recognition, speech recognition, stock market prediction, defect detection on assembly lines, robot guidance, and autonomous car navigation. Statistical machine learning exploits the analogy between intelligent information processing in biological brains and sophisticated statistical modelling and inference.DSP and statistical machine learning are of such wide importance to the knowledge economy that both have undergone rapid changes and seen radical improvements in scope and applicability. Both make use of key topics in applied mathematics such as probability and statistics, algebra, calculus, graphs and networks. Intimate formal links between the two subjects exist and because of this many overlaps exist between the two subjects that can be exploited to produce new DSP tools of surprising utility, highly suited to the contemporary world of pervasive digital sensors and high-powered, yet cheap, computing hardware. This book gives a solid mathematical foundation to, and details the key concepts and algorithms in this important topic.
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Buch. Condición: Neu. Neuware - Pick up any hydrology textbook and it will not be long before you encounter pages listing sequences of equations representing complex mathematical concepts. Students and practitioners of hydrology will not find this very helpful, as their aim, generally, is to study and understand hydrology, and n…ot to find themselves confronted with material that even students of mathematics would find challenging. Often, equations appear to be copied and pasted into hydrological texts in an attempt to give a more rigorous scientific basis to the narrative. However, they are commonly wrong, poorly explained, without context or background, and more likely to confuse and distance the reader than to enlighten and engage them in the topic.Understanding Mathematical and Statistical Techniques in Hydrology provides full and detailed expositions of such equations and mathematical concepts, commonly used in hydrology. In contrast to other hydrological texts, instead of presenting abstract mathematical hydrology, the essential mathematics is explained with the help of real-world hydrological examples.
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