Springer pdf 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 6.5 Mb
RAR 7.2 Mb
EXE 6.2 Mb
APK 7.3 Mb
IOS 6.9 Mb
Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14)

Eksikliklerine rağmen, PDF, Springer tarafından Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) gibi e-kitaplar arasında bugün popüler bir format olmaya devam ediyor. Pazarlama şirketi HubSpot, 3.000 web sitesi ziyaretçisine e-kitaplarla ne yaptıklarını sordu: çevrimiçi okuyun veya Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) dosyasını PDF olarak indirin. Ankete katılanların %90'ının Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) PDF dosyasını indirmeyi tercih ettiği ortaya çıktı.

Geliştiriciler, taşınabilir aygıtlarda okumak da dahil olmak üzere sürekli olarak yeni özellikler ekliyor. Örneğin, 2018'in başlarında Adobe ekibi, Acrobat DC'ye mobil cihazlarda Springer'dan Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) gibi dosyalar için gelişmiş görüntüleme ve düzenleme özellikleri sağladı.

Ayrıca, Ağustos ayında yeni bir proje hakkında bilgi vardı - sesli PDF. PDF'nin özelliklerini ve sesli asistanların işlevselliğini birleştirecek: Alexa, Google Home ve Siri. Şimdiye kadar sadece bir prototip hazır, ancak geliştiriciler yakın gelecekte çalışan bir sürüm yayınlamaya söz veriyor.

Adobe yeni yönergeleri takip ediyor ve formatı daha etkileşimli hale getirmeyi, örneğin artırılmış gerçeklik işlevselliği eklemeyi amaçlıyor. Nasıl görüneceği henüz belli değil, ancak geliştiriciler, PDF ekosisteminin önümüzdeki yıllarda yeni bir kullanıcı deneyimi seviyesine ulaşacağına söz veriyor.

PDF formatının değişmezliği, avantajı olmasına rağmen, aynı zamanda büyük bir dezavantaj olarak ortaya çıkıyor. Bu tür dosyaların (özellikle büyük diyagramlar ve grafikler, notalar, geniş formatlı belgeler) küçük ekranlı cihazlarda - akıllı telefonlarda veya kompakt elektronik okuyucularda - okunması zordur. Sayfa cihaz ekranına sığmıyor veya metin çok küçük görünüyor. Ancak Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) kitabını PDF formatında herhangi bir cihazda okumanız sorun olmayacaktır.

Biçim seçin
kindle epub doc
yazar
Boyutlar ve boyutlar
Tarafından yayınlandı
30 Ekim 2011 Kolektif 1 Ocak 2017 15 x 0,5 x 22 cm 18,9 x 0,3 x 24,6 cm Mdpi AG Additional Contributors WADE H MCCREE 18,9 x 0,4 x 24,6 cm 18,9 x 0,6 x 24,6 cm ROBERT H BORK 29 Ekim 2011 3 Ocak 2017 28 Şubat 2018 18,9 x 0,2 x 24,6 cm 28 Ekim 2011 18,9 x 0,5 x 24,6 cm ERWIN N GRISWOLD
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