Springer kindle Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14)

okumak Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14)
ZIP 9.9 Mb
RAR 5.5 Mb
EXE 7.9 Mb
APK 7.3 Mb
IOS 7.2 Mb
Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14)

Kindle Format 8 (KF8), Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) Amazon Kindle kitapları için Mobi 7'nin yerini alan en yeni nesil dosya formatıdır.
Kindle Fire'da kullanılır. Ayrıca yazılım sürümü 4.1.0 veya üzeri, Kindle for PC ve Kindle Reader for Mac ile dördüncü nesil Kindle cihazlarında da desteklenir.
Kindle cihazları, diğer birçok e-Kitap okuyucusu tarafından kullanılan EPUB dosya biçimini desteklemez. Bunun yerine, Amazon'un tescilli e-kitap biçimlerini kullanacak şekilde tasarlanmıştır: AZW, MOBI ve daha yeni cihazlarda KF8.
Bu biçimler, yeniden akış, zengin biçimde biçimlendirilmiş e-kitap içeriği için tasarlanmıştır ve DRM kısıtlamalarını destekler, ancak EPUB'dan farklı olarak özel biçimlerdir.

Not. Eski mobipocket formatı HTML ve CSS ile oluşturulmuştur ve EPUB gibi .opf ve .ncx gibi bazı Open eBook (OEB) dosyalarını kullanır. Başlangıçta Palm Pilot gibi düşük güçlü mobil cihazlar için tasarlandı.

Kindle KF8, Amazon'un tescilli biçiminde kodlanmıştır, yayıncılar aşağıdaki iş akışını kullanarak Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) Kindle kitapları oluşturur:

KindleGen adlı ücretsiz bir yazılım kullanın. Kindle kitabı oluşturmak için bir komut satırı aracıdır. KindleGen, Springer'dan HTML, XHTML veya EPUB gibi Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) kitaptaki orijinal içeriği kabul eder.
Adobe InDesign için Kindle Plugin adlı ücretsiz bir yazılımın eklenmesiyle Adobe InDesign'ı kullanın. Bu eklenti, bir yayıncının Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) içeriğini InDesign'dan Kindle KF8 formatına dönüştürmesine olanak tanır.
Kindle kitapları oluşturmak ve bunları Amazon'da satmak için Amazon'un self servis araçlarını kullanın: Kindle Direct Publishing Platform (KDP).
Üçüncü taraf dönüştürücü araçlarını kullanın (açık kaynaklı e-kitaplar gibi).
Profesyonel dönüşüm hizmetleri için dış kaynak kullanımı
Kindle'da yayınlamak için yazarlar genellikle içeriklerini aşağıdaki biçimlerde yazarlar ve tamamlandıktan sonra Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) dosyalarını Kindle biçimine dönüştürürler.
- Kelime (DOC veya DOCX)
- HTML (ZIP, HTM veya HTML)
- ePub (EPUB)
- Adobe PDF (PDF)
- Mobipocket (MOBI veya PRC)

Biçim seçin
pdf epub doc
yazar
Boyutlar ve boyutlar
Tarafından yayınlandı
30 Ekim 2011 ROBERT H BORK Mdpi AG 3 Ocak 2017 28 Şubat 2018 ERWIN N GRISWOLD 18,9 x 0,6 x 24,6 cm Kolektif 18,9 x 0,5 x 24,6 cm Additional Contributors 18,9 x 0,3 x 24,6 cm 1 Ocak 2017 WADE H MCCREE 15 x 0,5 x 22 cm 28 Ekim 2011 29 Ekim 2011 18,9 x 0,2 x 24,6 cm 18,9 x 0,4 x 24,6 cm
okumak okumak kayıt olmadan
yazar Springer
isbn 10 3030589889
isbn 13 978-3030589882
Yayımcı Springer
Boyutlar ve boyutlar 15.6 x 1.27 x 23.39 cm
Tarafından yayınlandı Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) 12 Eylül 2020

This book contains some selected papers from the International Conference on Extreme Learning Machine 2019, which was held in Yangzhou, China, December 14–16, 2019. Extreme Learning Machines (ELMs) aim to enable pervasive learning and pervasive intelligence. As advocated by ELM theories, it is exciting to see the convergence of machine learning and biological learning from the long-term point of view. ELM may be one of the fundamental ‘learning particles’ filling the gaps between machine learning and biological learning (of which activation functions are even unknown). ELM represents a suite of (machine and biological) learning techniques in which hidden neurons need not be tuned: inherited from their ancestors or randomly generated. ELM learning theories show that effective learning algorithms can be derived based on randomly generated hidden neurons (biological neurons, artificial neurons, wavelets, Fourier series, etc) as long as they are nonlinear piecewise continuous, independent of training data and application environments. Increasingly, evidence from neuroscience suggests that similar principles apply in biological learning systems. ELM theories and algorithms argue that “random hidden neurons” capture an essential aspect of biological learning mechanisms as well as the intuitive sense that the efficiency of biological learning need not rely on computing power of neurons. ELM theories thus hint at possible reasons why the brain is more intelligent and effective than current computers. The main theme of ELM2019 is Hierarchical ELM, AI for IoT, Synergy of Machine Learning and Biological Learning. This conference provides a forum for academics, researchers and engineers to share and exchange R&D experience on both theoretical studies and practical applications of the ELM technique and brain learning. This book covers theories, algorithms and applications of ELM. It gives readers a glance of the most recent advances of ELM.

okumak okumak kayıt olmadan

En son kitaplar

benzer kitaplar
Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems XLV: Special Issue on Data Management and Knowledge Extraction in Digital Ecosystems ... Notes in Computer Science, 12390, Band 12390)

okumak kayıt olmadan
Structures Mères: Semantics, Mathematics, and Cognitive Science (Studies in Applied Philosophy, Epistemology and Rational Ethics, 57, Band 57)

okumak kayıt olmadan
Regional Helix Ecosystems and Sustainable Growth: The Interaction of Innovation, Entrepreneurship and Technology Transfer (Studies on Entrepreneurship, Structural Change and Industrial Dynamics)

okumak kayıt olmadan
Explaining Social Processes: Perspectives from Current Social Theory and Historical Sociology

okumak kayıt olmadan
Intelligent Manufacturing (Materials Forming, Machining and Tribology)

okumak kayıt olmadan
Downey, R: Hierarchy of Turing Degrees (Annals of Mathematics Studies)

okumak kayıt olmadan