Tuia devis (27 resultados)
Remote Sensing Image Processing
Camps-Valls, Gustavo; Tuia, Devis; Gómez-Chova, Luis; Jiménez, Sandra; Malo, Jesus
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Remote Sensing Image Processing (Synthesis Lectures on Image, Video, and Multimedia Processing)
Camps-Valls, Gustavo; Tuia, Devis; Gómez-Chova, Luis; Jiménez, Sandra; Malo, Jesus
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Remote Sensing Image Processing
Camps, Gustavo/ Gomez, Luis/ Tuia, Devis/ Jimenez, Sandra/ Malo, Jesus
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Deep Learning for the Earth Sciences : A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science and Geosciences
Camps-valls, Gustau; Tuia, Devis; Zhu, Xiao Xiang; Reichstein, Markus
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Deep Learning for the Earth Sciences : A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science and Geosciences
Camps-valls, Gustau; Tuia, Devis; Zhu, Xiao Xiang; Reichstein, Markus
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Deep Learning for the Earth Sciences : A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science and Geosciences
Camps-valls, Gustau; Tuia, Devis; Zhu, Xiao Xiang; Reichstein, Markus
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Transactions on Computational Science VI
Maria Danese, Tom Brijs, Paul Elsner, Valentina Franzoni, Elke Moons, Devis Tuia
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Condición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 381 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
Deep Learning for the Earth Sciences : A Comprehensive Approach to Remote Sensing, Climate Science and Geosciences
Camps-valls, Gustau; Tuia, Devis; Zhu, Xiao Xiang; Reichstein, Markus
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Hardback. Condición: New. DEEP LEARNING FOR THE EARTH SCIENCES Explore this insightful treatment of deep learning in the field of earth sciences, from four leading voices Deep learning is a fundamental technique in modern Artificial Intelligence and is being applied to disciplines across the scientific spectrum; earth science is… no exception. Yet, the link between deep learning and Earth sciences has only recently entered academic curricula and thus has not yet proliferated. Deep Learning for the Earth Sciences delivers a unique perspective and treatment of the concepts, skills, and practices necessary to quickly become familiar with the application of deep learning techniques to the Earth sciences. The book prepares readers to be ready to use the technologies and principles described in their own research. The distinguished editors have also included resources that explain and provide new ideas and recommendations for new research especially useful to those involved in advanced research education or those seeking PhD thesis orientations. Readers will also benefit from the inclusion of: An introduction to deep learning for classification purposes, including advances in image segmentation and encoding priors, anomaly detection and target detection, and domain adaptationAn exploration of learning representations and unsupervised deep learning, including deep learning image fusion, image retrieval, and matching and co-registrationPractical discussions of regression, fitting, parameter retrieval, forecasting and interpolationAn examination of physics-aware deep learning models, including emulation of complex codes and model parametrizations Perfect for PhD students and researchers in the fields of geosciences, image processing, remote sensing, electrical engineering and computer science, and machine learning, Deep Learning for the Earth Sciences will also earn a place in the libraries of machine learning and pattern recognition researchers, engineers, and scientists.
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Hardback. Condición: New. DEEP LEARNING FOR THE EARTH SCIENCES Explore this insightful treatment of deep learning in the field of earth sciences, from four leading voices Deep learning is a fundamental technique in modern Artificial Intelligence and is being applied to disciplines across the scientific spectrum; earth science is… no exception. Yet, the link between deep learning and Earth sciences has only recently entered academic curricula and thus has not yet proliferated. Deep Learning for the Earth Sciences delivers a unique perspective and treatment of the concepts, skills, and practices necessary to quickly become familiar with the application of deep learning techniques to the Earth sciences. The book prepares readers to be ready to use the technologies and principles described in their own research. The distinguished editors have also included resources that explain and provide new ideas and recommendations for new research especially useful to those involved in advanced research education or those seeking PhD thesis orientations. Readers will also benefit from the inclusion of: An introduction to deep learning for classification purposes, including advances in image segmentation and encoding priors, anomaly detection and target detection, and domain adaptationAn exploration of learning representations and unsupervised deep learning, including deep learning image fusion, image retrieval, and matching and co-registrationPractical discussions of regression, fitting, parameter retrieval, forecasting and interpolationAn examination of physics-aware deep learning models, including emulation of complex codes and model parametrizations Perfect for PhD students and researchers in the fields of geosciences, image processing, remote sensing, electrical engineering and computer science, and machine learning, Deep Learning for the Earth Sciences will also earn a place in the libraries of machine learning and pattern recognition researchers, engineers, and scientists.
Remote Sensing Image Processing (Synthesis Lectures on Image, Video, and Multimedia Processing)
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Camps-Valls, Gustavo; Tuia, Devis; Gómez-Chova, Luis; Jiménez, Sandra; Malo, Jesus
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Remote Sensing Image Processing
Camps-Valls, Gustavo|Tuia, Devis|Gómez-Chova, Luis|Jiménez, Sandra|Malo, Jesus
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Morgan & Claypool|Springer, 2011
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Earth observation is the field of science concerned with the problem of monitoring and modeling the processes on the Earth surface and their interaction with the atmosphere. The Earth is continuously monitored with ad…vanced optical and radar sensors. The im.
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. DEEP LEARNING FOR THE EARTH SCIENCES Explore this insightful treatment of deep learning in the field of earth sciences, from four leading voices Deep learning is a fundamental technique in modern Artificial Intelligence and is being applied to disciplines across the scientific spectrum; eart…h science is no exception. Yet, the link between deep learning and Earth sciences has only recently entered academic curricula and thus has not yet proliferated. Deep Learning for the Earth Sciences delivers a unique perspective and treatment of the concepts, skills, and practices necessary to quickly become familiar with the application of deep learning techniques to the Earth sciences. The book prepares readers to be ready to use the technologies and principles described in their own research. The distinguished editors have also included resources that explain and provide new ideas and recommendations for new research especially useful to those involved in advanced research education or those seeking PhD thesis orientations. Readers will also benefit from the inclusion of: An introduction to deep learning for classification purposes, including advances in image segmentation and encoding priors, anomaly detection and target detection, and domain adaptationAn exploration of learning representations and unsupervised deep learning, including deep learning image fusion, image retrieval, and matching and co-registrationPractical discussions of regression, fitting, parameter retrieval, forecasting and interpolationAn examination of physics-aware deep learning models, including emulation of complex codes and model parametrizations Perfect for PhD students and researchers in the fields of geosciences, image processing, remote sensing, electrical engineering and computer science, and machine learning, Deep Learning for the Earth Sciences will also earn a place in the libraries of machine learning and pattern recognition researchers, engineers, and scientists. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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