Domain adaptation representation transfer (70 resultados)
Domain Adaptation and Representation Transfer : 4th Miccai Workshop, Dart 2022, Held in Conjunction With Miccai 2022, Singapore, September 22, 2022, Proceedings
Kamnitsas, Konstantinos (EDT); Koch, Lisa (EDT); Islam, Mobarakol (EDT); Xu, Ziyue (EDT); Cardoso, Jorge (EDT)
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Domain Adaptation and Representation Transfer and Medical Image Learning With Less Labels and Imperfect Data : First Miccai Workshop, Dart 2019, and First International Workshop, Mil3id 2019, Shenzhen, Held in Conjunction With Miccai 2019, Shenzhen, China, October 13 and 17, 2019, Proceedings
Wang, Qian (EDT); Milletari, Fausto (EDT); Nguyen, Hien V. (EDT); Albarqouni, Shadi (EDT); Cardoso, M. Jorge (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Libro 157 de 300. Libro 157 de 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Domain Adaptation and Representation Transfer : 4th Miccai Workshop, Dart 2022, Held in Conjunction With Miccai 2022, Singapore, September 22, 2022, Proceedings
Kamnitsas, Konstantinos (EDT); Koch, Lisa (EDT); Islam, Mobarakol (EDT); Xu, Ziyue (EDT); Cardoso, Jorge (EDT)
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Domain Adaptation and Representation Transfer : 4th Miccai Workshop, Dart 2022, Held in Conjunction With Miccai 2022, Singapore, September 22, 2022, Proceedings
Kamnitsas, Konstantinos (EDT); Koch, Lisa (EDT); Islam, Mobarakol (EDT); Xu, Ziyue (EDT); Cardoso, Jorge (EDT)
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Paperback. Condición: new. Paperback. This book constitutes the refereed proceedings of the 4th MICCAI Workshop on Domain Adaptation and Representation Transfer, DART 2022, held in conjunction with MICCAI 2022, in September 2022. DART 2022 accepted 13 papers from the 25 submissions received. The workshop aims at creating a discu…ssion forum to compare, evaluate, and discuss methodological advancements and ideas that can improve the applicability of machine learning (ML)/deep learning (DL) approaches to clinical setting by making them robust and consistent across different domains. This book constitutes the refereed proceedings of the 4th MICCAI Workshop on Domain Adaptation and Representation Transfer, DART 2022, held in conjunction with MICCAI 2022, in September 2022. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Libro 157 de 300. Libro 157 de 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Domain Adaptation and Representation Transfer and Medical Image Learning With Less Labels and Imperfect Data : First Miccai Workshop, Dart 2019, and First International Workshop, Mil3id 2019, Shenzhen, Held in Conjunction With Miccai 2019, Shenzhen, China, October 13 and 17, 2019, Proceedings
Wang, Qian (EDT); Milletari, Fausto (EDT); Nguyen, Hien V. (EDT); Albarqouni, Shadi (EDT); Cardoso, M. Jorge (EDT)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Libro 157 de 300. Libro 157 de 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Domain Adaptation and Representation Transfer : 4th Miccai Workshop, Dart 2022, Held in Conjunction With Miccai 2022, Singapore, September 22, 2022, Proceedings
Kamnitsas, Konstantinos (EDT); Koch, Lisa (EDT); Islam, Mobarakol (EDT); Xu, Ziyue (EDT); Cardoso, Jorge (EDT)
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Libro 157 de 300. Libro 157 de 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2019-10, 2019
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Libro 157 de 300. Libro 157 de 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Domain Adaptation and Representation Transfer and Medical Image Learning With Less Labels and Imperfect Data : First Miccai Workshop, Dart 2019, and First International Workshop, Mil3id 2019, Shenzhen, Held in Conjunction With Miccai 2019, Shenzhen, China, October 13 and 17, 2019, Proceedings
Wang, Qian (EDT); Milletari, Fausto (EDT); Nguyen, Hien V. (EDT); Albarqouni, Shadi (EDT); Cardoso, M. Jorge (EDT)
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Editorial: Springer, 2019
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Condición: New. pp. XIII, 212 86 illus., 67 illus. in color. 1 Edition NO-PA16APR2015-KAP.
Domain Adaptation and Representation Transfer and Medical Image Learning With Less Labels and Imperfect Data : First Miccai Workshop, Dart 2019, and First International Workshop, Mil3id 2019, Shenzhen, Held in Conjunction With Miccai 2019, Shenzhen, China, October 13 and 17, 2019, Proceedings
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Editorial: Springer, 2019
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Libro 157 de 300. Libro 157 de 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Paperback. Condición: Brand New. 228 pages. 9.25x6.10x0.94 inches. In Stock.
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Editorial: Springer-Verlag New York Inc, 2019
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Libro 157 de 300. Libro 157 de 300 - Lecture Notes in Computer Science
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Paperback. Condición: Brand New. 274 pages. 9.25x6.10x0.67 inches. In Stock.
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Paperback. Condición: Brand New. 157 pages. 9.25x6.10x0.35 inches. In Stock.
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Paperback. Condición: Brand New. 180 pages. 9.25x6.10x0.39 inches. In Stock.
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Condición: New. 1st ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Berlin|Springer Nature Switzerland|Springer, 2022
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Kartoniert / Broschiert. Condición: New.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2019
Serie: Lecture Notes in Computer Science, Libro 157 de 300. Libro 157 de 300 - Lecture Notes in Computer Science
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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 constitutes the refereed proceedings of the First MICCAI Workshop on Domain Adaptation and Representation Transfer, DART 2019, and the First International Workshop on Medical Image Learning with Less Labels and Imperfect Data, MIL3ID 2019…, held in conjunction with MICCAI 2019, in Shenzhen, China, in October 2019. DART 2019 accepted 12 papers for publication out of 18 submissions. The papers deal with methodological advancements and ideas that can improve the applicability of machine learning and deep learning approaches to clinical settings by making them robust and consistent across different domains. MIL3ID accepted 16 papers out of 43 submissions for publication, dealing with best practices in medical image learning with label scarcity and data imperfection.
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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EUR 53,49
Envío por EUR 61,77Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book constitutes the refereed proceedings of the Second MICCAI Workshop on Domain Adaptation and Representation Transfer, DART 2020, and the First MICCAI Workshop on Distributed and Collaborative Learning, DCL 2020, held in conjunction with MI…CCAI 2020 in October 2020. The conference was planned to take place in Lima, Peru, but changed to an online format due to the Coronavirus pandemic.For DART 2020, 12 full papers were accepted from 18 submissions. They deal withmethodological advancements and ideas thatcan improve the applicability of machine learning (ML)/deep learning (DL) approaches to clinical settings bymaking them robust and consistent across different domains.For DCL 2020, the 8 papers included in this book were accepted from a total of 12 submissions. They focus on the comparison, evaluation and discussion of methodological advancement andpractical ideas about machine learning applied to problems where data cannot be stored in centralizeddatabases; where information privacy is a priority; where it is necessary to deliver strong guarantees on theamount and nature of private information that may be revealed by the model as a result of training; and whereit's necessary to orchestrate, manage and direct clusters of nodes participating in the same learning task.
