Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2005
Langue : anglais
Edité par Springer, Springer Jun 2005, 2005
- Livre broché
- Neuf
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Data Mining and Knowledge Engineering.- EXiT-B: A New Approach for Extracting Maximal Frequent Subtrees from XML Data.- Synthetic Environment Representational Semantics Using the Web Ontology Language.- New Rules for Hybrid Spatial Reasoning.- Using Pre-aggregation for Efficient Spatial Query Processing in Sensor Environments.- Model Trees for Classification of Hybrid Data Types.- Finding Uninformative Features in Binary Data.- Knowledge Reduction of Rough Set Based on Partition.- Multiresolution Analysis of Connectivity.- Kernel Biased Discriminant Analysis Using Histogram Intersection Kernel for Content-Based Image Retrieval.- Unsupervised Image Segmentation Using Penalized Fuzzy Clustering Algorithm.- Multi-attributes Image Analysis for the Classification of Web Documents Using Unsupervised Technique.- Automatic Image Annotation Based on Topic-Based Smoothing.- A Focused Crawler with Document Segmentation.- An Intelligent Grading System Using Heterogeneous Linguistic Resources.- Probabilistic Data Generation for Deduplication and Data Linkage.- Mining Job Logs Using Incremental Attribute-Oriented Approach.- Dimensional Reduction of Large Image Datasets Using Non-linear Principal Components.- Classification by Instance-Based Learning Algorithm.- Analysis/Synthesis of Speech Signals Based on AbS/OLA Sinusoidal Modeling Using Elliptic Filter.- Robust Model Adaptation Using Mean and Variance Transformations in Linear Spectral Domain.- Using Support Vector Machine for Modeling of Pulsed GTAW Process.- Design of Simple Structure Neural Voltage Regulator for Power Systems.- EEG Source Localization for Two Dipoles in the Brain Using a Combined Method.- Intelligent Control of Micro Heat Exchanger with Locally Linear Identifier and Emotional Based Controller.- Identification of Anomalous SNMP Situations Using a Cooperative Connectionist Exploratory Projection Pursuit Model.- Learning Algorithms and Systems.- Neural Networks: A Replacement for Gaussian Processes .- A Dynamic Merge-or-Split Learning Algorithm on Gaussian Mixture for Automated Model Selection.- Bayesian Radial Basis Function Neural Network.- An Empirical Study of Hoeffding Racing for Model Selection in k-Nearest Neighbor Classification.- Designing an Optimal Network Using the Cross-Entropy Method.- Generating Predicate Rules from Neural Networks.- Improving Ensembles with Classificational Cellular Automata.- A Gradient BYY Harmony Learning Algorithm on Mixture of Experts for Curve Detection.- A Novel Anomaly Detection Using Small Training Sets.- Induction of Linear Decision Trees with Real-Coded Genetic Algorithms and k-D Trees.- Intelligent Predictive Control of a 6-Dof Robotic Manipulator with Reliability Based Performance Improvement.- Sequential Search for Decremental Edition.- Bearing Similarity Measures for Self-organizing Feature Maps.- Efficient Spatial Clustering Algorithm Using Binary Tree.- Cluster Analysis of High-Dimensional Data: A Case Study.- Universal Clustering with Family of Power Loss Functions in Probabilistic Space.- Circular SOM for Temporal Characterisation of Modelled Gene Expressions.- Recursive Self-organizing Map as a Contractive Iterative Function System.- Differential Priors for Elastic Nets.- Graphics Hardware Implementation of the Parameter-Less Self-organising Map.- Weighted SOM-Face: Selecting Local Features for Recognition from Individual Face Image.- SOM-Based Novelty Detection Using Novel Data.- Multi-level Document Classifications with Self-organising Maps.- Bioinformatics.- Predictive Vaccinology: Optimisation of Predictions Using SupportVector Machine Classifiers.- Evolving Neural Networks for the Classification of Malignancy Associated Changes.- Matching Peptide Sequences with Mass Spectra.- Extraction by Example: Induction of Structural Rules for the Analysis of Molecular Sequence Data from Heterogeneous Sources.- A Multi-population 2 Test Approach to Informative G.…
N° de réf. du vendeur 9783540269724
- Titre
- Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2005
- Auteur
- Marcus Gallagher
- Éditeur
- Springer, Springer Jun 2005
- Année de publication
- 2005
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 354026972X
- ISBN à 13 chiffres
- 9783540269724
- Poids de l'article
- 925 grammes
- Dimensions
- 235x155x34 mm
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
Nous pouvons suspendre le remboursement jusqu'à ce que nous ayons reçu les marchandises ou que vous ayez fourni la preuve que vous avez renvoyé les marchandises, en fonction de la première éventualité.
Vous devez renvoyer les marchandises ou les remettre à buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sans retard injustifié et, en tout état de cause, au plus tard 14 jours à compter du jour où vous nous avez communiqué votre décision de rétractation du présent contrat. Le délai est respecté si vous renvoyez les marchandises avant l'expiration du délai de 14 jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs du renvoi des marchandises. Vous n'êtes responsable que de toute diminution de valeur des marchandises résultant d'une manipulation autre que celle nécessaire pour établir la nature, les caractéristiques et le fonctionnement des marchandises.
Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
- Distribution de journaux, de revues ou de magazines, à l'exception des contrats d'abonnement ; et
- Fourniture d'un contenu numérique qui n'est pas fourni sur un support matériel (par exemple, sur un CD ou un DVD) si vous avez accepté, lors de votre commande, que nous puissions commencer à le livrer et que vous ne puissiez pas exercer votre droit de rétractation une fois la livraison commencée.
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