Brito-Loeza / Espinosa-Romero | Intelligent Computing Systems | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 159 Seiten

Reihe: Communications in Computer and Information Science

Brito-Loeza / Espinosa-Romero Intelligent Computing Systems

Second International Symposium, ISICS 2018, Merida, Mexico, March 21-23, 2018, Proceedings
1. Auflage 2018
ISBN: 978-3-319-76261-6
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

Second International Symposium, ISICS 2018, Merida, Mexico, March 21-23, 2018, Proceedings

E-Book, Englisch, 159 Seiten

Reihe: Communications in Computer and Information Science

ISBN: 978-3-319-76261-6
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
Kopierschutz: 1 - PDF Watermark



This book constitutes the proceedings of the Second International Symposium on Intelligent Computing Systems, ISICS 2018, held in Merida, Mexico, in March 2018. 

The 12 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 28 submissions. They deal with the field of intelligent computing systems focusing on artificial intelligence, computer vision and image processing.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Object Recognition using Hierarchical Temporal Memory.- Tree-structured CNN for the Classification of Surgical Instruments.- Knee-ankle Sensor for Gait Characterization: Gender Identification Case.- Methodology for Learning Multimodal Instructions in the Context of Human-Robot Interaction using Machine Learning.- Deep Learning for Photovoltaic Power Plant Forecasting.- Identification of Multimodal Signals for Emotion Recognition in the Context of Human-Robot Interaction.- Forecast and Energy Management of a Microgrid with Renewable Energy Sources using Artificial Intelligence.- Intelligent Recognition System of Myoelectric Signals of Human Hand Movement.- Analyzing Students Reviews of Teacher Performance Using Support Vector Machines by a Proposed Model.- A Selective Segmentation Model for Inhomogeneous Images.- A Review of SAR Hybrid De-Speckling Methods.- Zero-Shot Learning with Partial Attributes.



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