Proceedings of the Third ICMDS'24: Machine Learning, Inverse Problems and Related Fields (eBook)
IX, 250 Seiten
Springer-Verlag
978-3-031-94802-2 (ISBN)
This book offers innovative insights into the integration of machine learning and inverse problems, showcasing cutting-edge methodologies that enhance computational efficiency and accuracy. By leveraging artificial intelligence, optimization techniques, and high-performance computing, it addresses complex challenges across various scientific and industrial domains. The contributions featured in this book encompass theoretical advancements and practical applications, highlighting diverse topics such as data-driven approaches, uncertainty quantification, and algorithmic innovations. This interdisciplinary collection is designed for researchers, practitioners, and students interested in the transformative potential of informatics and computational sciences. By presenting meticulously reviewed papers from the Third International Conference on Mathematical and Computational Sciences (ICMDS 2024), this issue serves as a valuable resource for fostering further research and development, inspiring new approaches to solving pressing problems through advanced computational methods.
| Erscheint lt. Verlag | 11.6.2025 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Lecture Notes in Networks and Systems |
| Zusatzinfo | IX, 250 p. 73 illus., 64 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Technik ► Bauwesen | |
| Schlagworte | Approximation Theory and algorithmic • Computational Intelligence • Computer Vision and Pattern Recognition • Deep Learning Applications • Deep Learning Models and Architectures • Imaging Reconstruction Techniques • Inverse Problems and Computational Imaging • Learning theory • machine learning • Mathematical Formulation and Analysis of Inverse Problems • Natural Language Processing and Text Mining • PDE and Deep Learning • Reinforcement Learning and Autonomous Systems • Statistical Analysis and Data Mining for Machine Learning |
| ISBN-10 | 3-031-94802-5 / 3031948025 |
| ISBN-13 | 978-3-031-94802-2 / 9783031948022 |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
| Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasserzeichen und ist damit für Sie personalisiert. Bei einer missbräuchlichen Weitergabe des eBooks an Dritte ist eine Rückverfolgung an die Quelle möglich.
Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich