Ravindra babu (128 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2013
Serie: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, Libro 35 de 86. Libro 35 de 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 12/4/2013 2013
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Hardback or Cased Book. Condición: New. Compression Schemes for Mining Large Datasets: A Machine Learning Perspective. Book.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2016
Serie: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, Libro 35 de 86. Libro 35 de 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Editorial: Springer 2016
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2013
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2013
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2016
Serie: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, Libro 35 de 86. Libro 35 de 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Condición: New. pp. 213 Softcover reprint of the original 1st ed. 2013 edition NO-PA16APR2015-KAP.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2016-09 2016
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PF. Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2016
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2013
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Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2013
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Condición: New. pp. 216.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2013
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag New York Inc 2016
Serie: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, Libro 35 de 86. Libro 35 de 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Paperback. Condición: Brand New. reprint edition. 213 pages. 9.25x6.10x0.51 inches. In Stock.
Integrated Land Use Planning for Sustainable Agriculture and Rural Development
Rao, M. V. (EDT); Babu, V. Suresh (EDT); Chandra, Suman (EDT); Chary, G. Ravindra (EDT)
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Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag New York Inc 2013
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Hardcover. Condición: Brand New. 197 pages. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock.
Burnishing of Engineering Materials
Ravindra Babu, Potluri; Ankamma Rao, Kandula; Eswara Prasad, Namburi
Idioma: Inglés
Editorial: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG 2012
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer London 2013
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer London 2016
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Integrated Land Use Planning for Sustainable Agriculture and Rural Development
Rao, M. V. (EDT); Babu, V. Suresh (EDT); Chandra, Suman (EDT); Chary, G. Ravindra (EDT)
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Integrated Land Use Planning for Sustainable Agriculture and Rural Development
Rao, M. V. (EDT); Babu, V. Suresh (EDT); Chandra, Suman (EDT); Chary, G. Ravindra (EDT)
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Integrated Land Use Planning for Sustainable Agriculture and Rural Development
Rao, M. V. (EDT); Babu, V. Suresh (EDT); Chandra, Suman (EDT); Chary, G. Ravindra (EDT)
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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Taschenbuch. Condición: Neu. A New Framework for Secure Block Cipher Generation | Using Play Color Cipher | Ravindra Babu Kallam | Taschenbuch | Englisch | 2019 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786200481078 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu…[dot]de | Anbieter: preigu.
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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Taschenbuch. Condición: Neu. Burnishing of Engineering Materials: Process Optimisation (DOE) & Maps | Surface Characterisation, Residual Stresses, Microstructure, Micro Hardness, Burnishing Maps | Potluri Ravindra Babu (u. a.) | Taschenbuch | 140 S. | Englisch | 2012 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659286148 | Verant…wortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Editorial: Springer, Springer 2016
Serie: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, Libro 35 de 86. Libro 35 de 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book addresses the challenges of data abstraction generation using a least number of database scans, compressing data through novel lossy and non-lossy schemes, and carrying out clustering and classification directly in the compressed domain.…Schemes are presented which are shown to be efficient both in terms of space and time, while simultaneously providing the same or better classification accuracy. Features: describes a non-lossy compression scheme based on run-length encoding of patterns with binary valued features; proposes a lossy compression scheme that recognizes a pattern as a sequence of features and identifying subsequences; examines whether the identification of prototypes and features can be achieved simultaneously through lossy compression and efficient clustering; discusses ways to make use of domain knowledge in generating abstraction; reviews optimal prototype selection using genetic algorithms; suggests possible ways of dealing with big data problems using multiagent systems.
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Editorial: Springer 2016
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Taschenbuch. Condición: Neu. Compression Schemes for Mining Large Datasets | A Machine Learning Perspective | T. Ravindra Babu (u. a.) | Taschenbuch | Advances in Computer Vision and Pattern Recognition | xvi | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9781447170556 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr…. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Editorial: Springer London, Springer London 2013
Serie: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, Libro 35 de 86. Libro 35 de 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book addresses the challenges of data abstraction generation using a least number of database scans, compressing data through novel lossy and non-lossy schemes, and carrying out clustering and classification directly in the compressed domain. Schemes… are presented which are shown to be efficient both in terms of space and time, while simultaneously providing the same or better classification accuracy. Features: describes a non-lossy compression scheme based on run-length encoding of patterns with binary valued features; proposes a lossy compression scheme that recognizes a pattern as a sequence of features and identifying subsequences; examines whether the identification of prototypes and features can be achieved simultaneously through lossy compression and efficient clustering; discusses ways to make use of domain knowledge in generating abstraction; reviews optimal prototype selection using genetic algorithms; suggests possible ways of dealing with big data problems using multiagent systems.
