IoT-enabled Convolutional Neural Networks: Techniques and Applications
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár GBP 105.00
-
50 163 Ft (47 775 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 10 033 Ft off)
- Kedvezményes ár 40 131 Ft (38 220 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
50 163 Ft
Beszerezhetőség
Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadás sorszáma 1
- Kiadó River Publishers
- Megjelenés dátuma 2023. május 8.
- ISBN 9788770227254
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem408 oldal
- Méret 234x156 mm
- Súly 840 g
- Nyelv angol
- Illusztrációk 18 Illustrations, black & white; 101 Illustrations, color; 4 Halftones, black & white; 78 Halftones, color; 14 Line drawings, black & white; 23 Line drawings, color; 55 Tables, black & white 460
Kategóriák
Rövid leírás:
This book provides a structured presentation of convolutional neural network enabled IoT applications in vision, speech, and natural language processing.
TöbbHosszú leírás:
Convolutional neural networks (CNNs), a type of deep neural network that has become dominant in a variety of computer vision tasks, in recent years, CNNs have attracted interest across a variety of domains due to their high efficiency at extracting meaningful information from visual imagery. CNNs excel at a wide range of machine learning and deep learning tasks. As sensor-enabled internet of things (IoT) devices pervade every aspect of modern life, it is becoming increasingly critical to run CNN inference, a computationally intensive application, on resource-constrained devices.
Through this edited volume, we aim to provide a structured presentation of CNN-enabled IoT applications in vision, speech, and natural language processing. This book discusses a variety of CNN techniques and applications, including but not limited to, IoT enabled CNN for speech denoising, a smart app for visually impaired people, disease detection, ECG signal analysis, weather monitoring, texture analysis, etc.
Unlike other books on the market, this book covers the tools, techniques, and challenges associated with the implementation of CNN algorithms, computation time, and the complexity associated with reasoning and modelling various types of data. We have included CNNs' current research trends and future directions.
TöbbTartalomjegyzék:
1. Convolutional Neural Networks in Internet of Things: A Bibliometric Study 2. Internet of Things Enabled Convolutional Neural Networks: Applications, Techniques, Challenges, and Future Prospects 3. Convolutional Neural Network-Based Models for Speech Denoising and Dereverberation: Algorithms and Applications 4. Edge Computing and Controller Area Network (CAN) for IoT Data Classification using Convolutional Neural Network 5. Assistive Smart Cane for Visually Impaired People Based on Convolutional Neural Networks (CNN) 6. Application of IoT-Enabled CNN for Natural Language Processing 7. Classification of Myocardial Infarction in ECG Signals Using Enhanced Deep Neural Network Technique 8. Automation Algorithm for Labeling of Oil Spill Images using Pre-trained Deep Learning Model 9. Environmental Weather Monitoring and Predictions System Using Internet of Things (IoT) Using Convolutional Neural Network 10. E-Learning Modeling Technique and Convolution Neural Networks in Online Education 11. Quantitative Texture Analysis with Convolutional Neural Networks 12. Internet of Things Based Enabled Convolutional Neural Networks in Healthcare
Több
Dealing with Complexity: An Introduction to the Theory and Application of Systems Science
35 481 Ft
31 224 Ft