Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Neural Connectomics Challenge

Език

Английски език

Книга С твърди корици

Код Либристо: 15699898

Издателство Springer International Publishing AG, май 2017

This book illustrates the thrust of the scientific community to use machine learning concepts for ta... Цялото описание

Код Либристо: 15699898

291 b

119.97 €

234.65 лв

Налично при издателя, по поръчка Изпращаме след 17-27 дни

До 30 дни за връщане на стоки

Клиентите са закупили също

Versuch einer Einleitung in die Staatsverfassung der Reichsstadt Johann A. Moritz

С меки корици

25.54 € 49.95 лв

Paulinische Rechtfertigungslehre Cremer Hermann Cremer

С меки корици

30.13 € 58.93 лв

Schlank & Fit-Die Kurzprogramme Mildenberger-Schneider Monika

DVD

15.48 € 30.27 лв

Zombillénium - Tome 1 - Gretchen (Grand format luxe) De Pins

С твърди корици

44.32 € 86.69 лв

V rodinném kruhu Boris Dočekal

С твърди корици

12.43 € 24.31 лв

This book illustrates the thrust of the scientific community to use machine learning concepts for tackling a complex problem: given time series of neuronal spontaneous activity, which is the underlying connectivity between the neurons in the network? The contributing authors also develop tools for the advancement of neuroscience through machine learning techniques, with a focus on the major open problems in neuroscience.

While the techniques have been developed for a specific application, they address the more general problem of network reconstruction from observational time series, a problem of interest in a wide variety of domains, including econometrics, epidemiology, and climatology, to cite only a few.

The book is designed for the mathematics, physics and computer science communities that carry out research in neuroscience problems. The content is also suitable for the machine learning community because it exemplifies how to approach the same problem from different perspectives.