|
 |
|
 |
|
|
 |
|  |
|
 Название: MATLAB Recipes for Earth Sciences, Fifth Edition
Автор: Martin H. Trauth
Издательство: Springer
Год: 2021
Страниц: 526
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 10.7 MB
MATLAB is used in a wide range of geoscientific applications, e.g. for image processing in remote sensing, for creating and processing digital elevation models, and for analyzing time series. This book introduces readers to MATLAB-based data analysis methods used in the geosciences, including basic statistics for univariate, bivariate and multivariate datasets, time-series analysis, signal processing, the analysis of spatial and directional data, and image analysis. The revised and updated Fifth Edition includes seven new sections, and the majority of the chapters have been rewritten and significantly expanded. | |
Разместил: Ingvar16 3-12-2020, 19:07 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
 |
|  |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Python Programming and Numerical Methods: A Guide for Engineers and Scientists
Автор: Qingkai Kong, Timmy Siauw, Alexandre Bayen
Издательство: Academic Press
Год: 2021
Формат: PDF
Страниц: 462
Размер: 19 Mb
Язык: English
Python Programming and Numerical Methods: A Guide for Engineers and Scientists introduces programming tools and numerical methods to engineering and science students, with the goal of helping the students to develop good computational problem-solving techniques through the use of numerical methods and the Python programming language. Part One introduces fundamental programming concepts, using simple examples to put new concepts quickly into practice. Part Two covers the fundamentals of algorithms and numerical analysis at a level that allows students to quickly apply results in practical settings. | |
Разместил: vitvikvas 3-12-2020, 18:52 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Machine Learning for Time Series Forecasting with Python
Автор: Франческа Лаццери
Издательство: Wiley
Год: 2021
Формат: PDF
Страниц: 216
Размер: 10 Mb
Язык: English
Learn how to apply the principles of machine learning to time series modeling with this indispensable resource
Machine Learning for Time Series Forecasting with Python is an incisive and straightforward examination of one of the most crucial elements of decision-making in finance, marketing, education, and healthcare: time series modeling.
Despite the centrality of time series forecasting, few business analysts are familiar with the power or utility of applying machine learning to time series modeling. Author Francesca Lazzeri, a distinguished machine learning scientist and economist, corrects that deficiency by providing readers with comprehensive and approachable explanation and treatment of the application of machine learning to time series forecasting. | |
Разместил: vitvikvas 3-12-2020, 16:51 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
Название: Практикум по программированию на языке Паскаль. Учебное пособие
Автор: Горностаева Т.Н., Здор Д.В.
Издательство: Москва: Мир науки
Год: 2020
Формат: pdf
Страниц: 125
Для сайта: Mirknig.su
Размер: 11 mb
Язык: русский
Данное пособие могут использовать учителя информатики в школе при преподавании темы «Алгоритмы и исполнители», а также все желающие самостоятельно овладеть основами программирования на языке Паскаль.
Выполнение работ в объеме данного практикума будет способствовать формированию следующих компетенций: готовность применять знания теоретической информатики и прикладной математики; способность использовать математический аппарат, методологию программирования и современные компьютерные технологии для решения практических задач. | |
Разместил: na5ballov 3-12-2020, 08:12 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
Название: Handbook of Deep Learning in Biomedical Engineering: Techniques and Applications
Автор: Editors: Valentina Balas, Brojo Mishra, Raghvendra Kumar
Издательство: Academic Press
Год: 2021
Формат: PDF
Страниц: 307
Размер: 14.01 МБ
Язык: English
Deep learning (DL) is a method of machine learning, running over artificial neural networks, that uses multiple layers to extract high-level features from large amounts of raw data. DL methods apply levels of learning to transform input data into more abstract and composite information. Handbook for Deep Learning in Biomedical Engineering: Techniques and Applications gives readers a complete overview of the essential concepts of DL and its applications in the field of biomedical engineering. | |
Разместил: ak5812 3-12-2020, 07:25 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Понимание языка ассемблера. Reverse Engineering для начинающих
Автор: Юричев Д.
Издательство: Интернет издание
Год: версия от 27.11.2020
Страниц: 1377
Язык: русский
Формат: pdf (true)
Размер: 10.1 MB
Когда автор данной книги учил C, а затем C++, он просто писал небольшие фрагменты кода, компилировал и смотрел, что получилось на ассемблере. Так было намного проще понять. Он делал это такое большое количество раз, что связь между программным кодом на C/C++ и тем, что генерирует компилятор, вбилась в его подсознание достаточно глубоко. После этого не трудно, глядя на код на ассемблере, сразу в общих чертах понимать, что же там было написано на C. Возможно эти знания смогут помочь кому-то ещё. Иногда здесь используются достаточно древние компиляторы, чтобы получить самый короткий (или простой) фрагмент кода. | |
Разместил: Ingvar16 3-12-2020, 04:21 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения
Автор: Будума Н., Локашо Н.
Издательство: МИФ
Год: 2020
Формат: PDF
Страниц: 306
Размер: 10 Mb
Язык: Русский
Глубокое обучение — это раздел машинного обучения, изучающий глубокие нейронные сети и выстраивающий процесс получения знаний на основе примеров. Такие крупные компании, как Google, Microsoft и Facebook, уделяют большое внимание глубокому обучению и расширяют свои подразделения в этой сфере. Для всех прочих глубокое обучение пока остается сложным, многогранным и малопонятным предметом. Цель этой книги — заполнить этот пробел. Авторы разбирают основные принципы решения задач в глубоком обучении, исторический контекст современных подходов к нему и способы внедрения его алгоритмов. Для всех, кто интересуется или занимается глубоким обучением. | |
Разместил: vitvikvas 2-12-2020, 20:17 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Digital Filter Design using Python for Power Engineering Applications: An Open Source Guide
Автор: Shivkumar Venkatraman Iyer
Издательство: Springer
Год: 2020
Страниц: 201
Язык: английский
Формат: pdf (true), epub
Размер: 17,7 MB
Breaks down signal processing theory into simple, understandable language for practicing engineers. This book is an in-depth description on how to design digital filters. The presentation is geared for practicing engineers, using open source computational tools, while incorporating fundamental signal processing theory. The author includes theory as-needed, with an emphasis on translating to practical application. The book describes tools in detail that can be used for filter design, along with the steps needed to automate the entire process. It is important to note that NumPy and Matplotlib are very comprehensive topics on their own, and this chapter will merely provide a brief introduction on NumPy and Matplotlib. | |
Разместил: Ingvar16 2-12-2020, 18:20 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Edge Intelligence in the Making: Optimization, Deep Learning, and Applications
Автор: Sen Lin, Zhi Zhou, Zhaofeng Zhang
Издательство: Morgan & Claypool
Год: 2021
Страниц: 233
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 19.2 MB
With the explosive growth of mobile computing and Internet of Things (IoT) applications, as exemplified by AR/VR, smart city, and video/audio surveillance, billions of mobile and IoT devices are being connected to the Internet, generating zillions of bytes of data at the network edge. Driven by this trend, there is an urgent need to push the frontiers of artificial intelligence (AI) to the network edge to fully unleash the potential of IoT big data. Indeed, the marriage of edge computing and AI has resulted in innovative solutions, namely edge intelligence or edge AI. Nevertheless, research and practice on this emerging inter-disciplinary field is still in its infancy stage. To facilitate the dissemination of the recent advances in edge intelligence in both academia and industry, this book conducts a comprehensive and detailed survey of the recent research efforts and also showcases the authors' own research progress on edge intelligence. | |
Разместил: Ingvar16 2-12-2020, 15:30 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Handbook of Research on Emerging Trends and Applications of Machine Learning
Автор: Arun Solanki, Sandeep Kumar, Anand Nayyar
Издательство: IGI Global
Год: 2020
Формат: PDF
Страниц: 704
Размер: 31 Mb
Язык: English
As today's world continues to advance, Artificial Intelligence (AI) is a field that has become a staple of technological development and led to the advancement of numerous professional industries. An application within AI that has gained attention is machine learning. Machine learning uses statistical techniques and algorithms to give computer systems the ability to understand and its popularity has circulated through many trades. Understanding this technology and its countless implementations is pivotal for scientists and researchers across the world. The Handbook of Research on Emerging Trends and Applications of Machine Learning provides a high-level understanding of various machine learning algorithms along with modern tools and techniques using Artificial Intelligence. In addition, this book explores the critical role that machine learning plays in a variety of professional fields including healthcare, business, and computer science. While highlighting topics including image processing, predictive analytics, and smart grid management, this book is ideally designed for developers, data scientists, business analysts, information architects, finance agents, healthcare professionals, researchers, retail traders, professors, and graduate students seeking current research on the benefits, implementations, and trends of machine learning. | |
Разместил: vitvikvas 2-12-2020, 13:32 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
Навигация
Вход на сайт
Реклама
