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9781032851136 - Graph Learning Techniques de Shan, Baoling; Yuan, Xin; Ni, Wei; Liu, Ren Ping; Dutkiewicz, Eryk (16 resultados)
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Graph Learning Techniques
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Graph Learning Techniques
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Graph Learning Techniques
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Graph Learning Techniques
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 125,97
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Graph Learning Techniques
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 119,57
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Graph Learning Techniques
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 119,71
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Graph Learning Techniques
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 141,10
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Graph Learning Techniques
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Graph Learning Techniques
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Graph Learning Techniques
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 175,40
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Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 200 pages. 9.19x6.13x9.21 inches. In Stock.
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Graph Learning Techniques
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This comprehensive guide addresses key challenges at the intersection of data science, graph learning, and privacy preservation. It begins with foundational graph theory, covering essential definitions, concepts, and various types of graphs. The book bridges the gap between theory and application, equipping readers with the skills to translate theoretical knowledge into actionable solutions for complex problems. It includes practical insights into brain network analysis and the dynamics of COVID-19 spread. The guide provides a solid understanding of graphs by exploring different graph representations and the latest advancements in graph learning techniques. It focuses on diverse graph signals and offers a detailed review of state-of-the-art methodologies for analyzing these signals. A major emphasis is placed on privacy preservation, with comprehensive discussions on safeguarding sensitive information within graph structures. The book also looks forward, offering insights into emerging trends, potential challenges, and the evolving landscape of privacy-preserving graph learning. This resource is a valuable reference for advance undergraduate and postgraduate students in courses related to Network Analysis, Privacy and Security in Data Analytics, and Graph Theory and Applications in Healthcare. 186 pp. Englisch.
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Graph Learning Techniques
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Graph Learning Techniques
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Graph Learning Techniques (Hardcover)
Idioma: Inglés
Publicado por Taylor & Francis Ltd, London, 2025
ISBN 10: 1032851139 ISBN 13: 9781032851136
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 101,34
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Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. This comprehensive guide addresses key challenges at the intersection of data science, graph learning, and privacy preservation. It begins with foundational graph theory, covering essential definitions, concepts, and various types of graphs. The book bridges the gap between theory and application, equipping readers with the skills to translate theoretical knowledge into actionable solutions for complex problems. It includes practical insights into brain network analysis and the dynamics of COVID-19 spread. The guide provides a solid understanding of graphs by exploring different graph representations and the latest advancements in graph learning techniques. It focuses on diverse graph signals and offers a detailed review of state-of-the-art methodologies for analyzing these signals. A major emphasis is placed on privacy preservation, with comprehensive discussions on safeguarding sensitive information within graph structures. The book also looks forward, offering insights into emerging trends, potential challenges, and the evolving landscape of privacy-preserving graph learning. This resource is a valuable reference for advance undergraduate and postgraduate students in courses related to Network Analysis, Privacy and Security in Data Analytics, and Graph Theory and Applications in Healthcare. This comprehensive guide addresses key challenges at the intersection of data science, graph learning, and privacy preservation. A valuable reference for advance undergraduate and postgraduate students in Network Analysis, Privacy and Security in Data Analytics, Graph Theory, and Applications in Healthcare. 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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Graph Learning Techniques
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This comprehensive guide addresses key challenges at the intersection of data science, graph learning, and privacy preservation. It begins with foundational graph theory, covering essential definitions, concepts, and various types of graphs. The book bridges the gap between theory and application, equipping readers with the skills to translate theoretical knowledge into actionable solutions for complex problems. It includes practical insights into brain network analysis and the dynamics of COVID-19 spread. The guide provides a solid understanding of graphs by exploring different graph representations and the latest advancements in graph learning techniques. It focuses on diverse graph signals and offers a detailed review of state-of-the-art methodologies for analyzing these signals. A major emphasis is placed on privacy preservation, with comprehensive discussions on safeguarding sensitive information within graph structures. The book also looks forward, offering insights into emerging trends, potential challenges, and the evolving landscape of privacy-preserving graph learning. This resource is a valuable reference for advance undergraduate and postgraduate students in courses related to Network Analysis, Privacy and Security in Data Analytics, and Graph Theory and Applications in Healthcare.
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Graph Learning Techniques
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Graph Learning Techniques | Baoling Shan (u. a.) | Buch | Englisch | 2025 | CRC Press | EAN 9781032851136 | Verantwortliche Person für die EU: Taylor & Francis Verlag GmbH, Kaufingerstr. 24, 80331 München, gpsr[at]taylorandfrancis[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
