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Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2019

Name: Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2019
Brand: Springer Nature Switzerland AG
SKU: 24705182
Price: 53.79 EUR
Availability: InStock
Author: Hujun Yin
ISBN: 9783030336165

20th International Conference, Manchester, UK, November 14-16, 2019, Proceedings, Part II

Hujun Yin

David Camacho

Peter Tino

Antonio J. Tallón-Ballesteros

Ronaldo Menezes

Richard Allmendinger

Sprache

Englisch

Buch Broschur

Libristo-Code: 24705182

Verlag Springer Nature Switzerland AG, Oktober 2019

This two-volume set of LNCS 11871 and 11872 constitutes the thoroughly refereed conference proceedin... Vollständige Beschreibung

Libristo-Code: 24705182

132 b

53.79 € inkl. MwSt.

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This two-volume set of LNCS 11871 and 11872 constitutes the thoroughly refereed conference proceedings of the 20th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning, IDEAL 2019, held in Manchester, UK, in November 2019. The 94 full papers presented were carefully reviewed and selected from 149 submissions. These papers provided a timely sample of the latest advances in data engineering and machine learning, from methodologies, frameworks, and algorithms to applications. The core themes of IDEAL 2019 include big data challenges, machine learning, data mining, information retrieval and management, bio-/neuro-informatics, bio-inspired models (including neural networks, evolutionary computation and swarm intelligence), agents and hybrid intelligent systems, real-world applications of intelligent techniques and AI.

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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2019

Autor Hujun Yin, David Camacho, Peter Tino, Antonio J. Tallón-Ballesteros, Ronaldo Menezes, Richard Allmendinger

Sprache

Englisch

Einband Buch - Broschur

Datum der Veröffentlichung 2019

Anzahl der Seiten 364

EAN 9783030336165

Libristo-Code 24705182

Verlag Springer Nature Switzerland AG

Gewicht 593

Abmessungen 155 x 235 x 21

Kategorie

EDV und Informationstechnologie > Datenbanken > Data Mining

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