Produkt zum Begriff Processing:
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Digital Video Processing
Over the years, thousands of engineering students and professionals relied on Digital Video Processing as the definitive, in-depth guide to digital image and video processing technology. Now, Dr. A. Murat Tekalp has completely revamped the first edition to reflect today’s technologies, techniques, algorithms, and trends. Digital Video Processing, Second Edition, reflects important advances in image processing, computer vision, and video compression, including new applications such as digital cinema, ultra-high-resolution video, and 3D video. This edition offers rigorous, comprehensive, balanced, and quantitative coverage of image filtering, motion estimation, tracking, segmentation, video filtering, and compression. Now organized and presented as a true tutorial, it contains updated problem sets and new MATLAB projects in every chapter. Coverage includes Multi-dimensional signals/systems: transforms, sampling, and lattice conversion Digital images and video: human vision, analog/digital video, and video quality Image filtering: gradient estimation, edge detection, scaling, multi-resolution representations, enhancement, de-noising, and restoration Motion estimation: image formation; motion models; differential, matching, optimization, and transform-domain methods; and 3D motion and shape estimation Video segmentation: color and motion segmentation, change detection, shot boundary detection, video matting, video tracking, and performance evaluation Multi-frame filtering: motion-compensated filtering, multi-frame standards conversion, multi-frame noise filtering, restoration, and super-resolution Image compression: lossless compression, JPEG, wavelets, and JPEG2000 Video compression: early standards, ITU-T H.264/MPEG-4 AVC, HEVC, Scalable Video Compression, and stereo/multi-view approaches
Preis: 97.36 € | Versand*: 0 € -
Digital Signal Processing
A significant revision of a best-selling text for the introductory digital signal processing course. This book presents the fundamentals of discrete-time signals, systems, and modern digital processing and applications for students in electrical engineering, computer engineering, and computer science.The book is suitable for either a one-semester or a two-semester undergraduate level course in discrete systems and digital signal processing. It is also intended for use in a one-semester first-year graduate-level course in digital signal processing. The full text downloaded to your computer With eBooks you can: search for key concepts, words and phrases make highlights and notes as you study share your notes with friends eBooks are downloaded to your computer and accessible either offline through the Bookshelf (available as a free download), available online and also via the iPad and Android apps. Upon purchase, you'll gain instant access to this eBook. Time limit The eBooks products do not have an expiry date. You will continue to access your digital ebook products whilst you have your Bookshelf installed.
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Discrete-Time Signal Processing
For senior/graduate-level courses in Discrete-Time Signal Processing.THE definitive, authoritative text on DSP — ideal for those with an introductory-level knowledge of signals and systems. Written by prominent DSP pioneers, it provides thorough treatment of the fundamental theorems and properties of discrete-time linear systems, filtering, sampling, and discrete-time Fourier Analysis. By focusing on the general and universal concepts in discrete-time signal processing, it remains vital and relevant to the new challenges arising in the field.
Preis: 101.01 € | Versand*: 0 € -
Real-World Natural Language Processing
Voice assistants, automated customer service agents, and other cutting-edge human-to-computer interactions rely on accurately interpreting language as it is written and spoken. Real-world Natural Language Processing teaches you how to create practical NLP applications without getting bogged down in complex language theory and the mathematics of deep learning. In this engaging book, you’ll explore the core tools and techniques required to build a huge range of powerful NLP apps.about the technologyNatural language processing is the part of AI dedicated to understanding and generating human text and speech. NLP covers a wide range of algorithms and tasks, from classic functions such as spell checkers, machine translation, and search engines to emerging innovations like chatbots, voice assistants, and automatic text summarization. Wherever there is text, NLP can be useful for extracting meaning and bridging the gap between humans and machines.about the bookReal-world Natural Language Processing teaches you how to create practical NLP applications using Python and open source NLP libraries such as AllenNLP and Fairseq. In this practical guide, you’ll begin by creating a complete sentiment analyzer, then dive deep into each component to unlock the building blocks you’ll use in all different kinds of NLP programs. By the time you’re done, you’ll have the skills to create named entity taggers, machine translation systems, spelling correctors, and language generation systems. what's insideDesign, develop, and deploy basic NLP applicationsNLP libraries such as AllenNLP and FairseqAdvanced NLP concepts such as attention and transfer learningabout the readerAimed at intermediate Python programmers. No mathematical or machine learning knowledge required.about the authorMasato Hagiwara received his computer science PhD from Nagoya University in 2009, focusing on Natural Language Processing and machine learning. He has interned at Google and Microsoft Research, and worked at Baidu Japan, Duolingo, and Rakuten Institute of Technology. He now runs his own consultancy business advising clients, including startups and research institutions.
Preis: 58.84 € | Versand*: 0 €
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Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete von Natural Language Processing?
Die wichtigsten Anwendungsgebiete von Natural Language Processing sind die automatische Übersetzung von Texten, die Sentiment-Analyse in sozialen Medien und die Chatbot-Entwicklung für den Kundenservice. NLP wird auch für die Extraktion von Informationen aus großen Textmengen, wie z.B. in der Medizin oder im Finanzwesen, eingesetzt. Zudem spielt NLP eine wichtige Rolle bei der automatischen Zusammenfassung von Texten und der Erkennung von Sprachmustern für die Verbesserung von Suchalgorithmen.
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Welche Strategie empfiehlst du für den Aufbau eines starken Decks mit Sammelkarten in einem Kartenspiel?
Sammle eine Vielzahl von Karten, um verschiedene Strategien zu testen und anzupassen. Konzentriere dich auf Karten, die gut zusammenarbeiten und sich gegenseitig ergänzen. Experimentiere mit verschiedenen Kombinationen und passe dein Deck regelmäßig an, um auf die aktuelle Meta zu reagieren.
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Wie hat Natural Language Processing die Effizienz von Sprachtechnologie verbessert? Welche Anwendungen hat Natural Language Processing in der heutigen digitalen Welt?
Natural Language Processing hat die Effizienz von Sprachtechnologie verbessert, indem es Computer ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Dadurch können Maschinen automatisch Texte analysieren, übersetzen und generieren. In der heutigen digitalen Welt wird Natural Language Processing in Chatbots, Spracherkennungssystemen, automatisierten Übersetzern und Suchmaschinen eingesetzt.
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Was sind die Anwendungsmöglichkeiten von Natural Language Processing in der modernen Kommunikationstechnologie?
Natural Language Processing wird in modernen Kommunikationstechnologien eingesetzt, um automatisierte Chatbots zu entwickeln, die natürliche Gespräche mit Benutzern führen können. Zudem ermöglicht es die automatische Übersetzung von Texten in Echtzeit, was die Kommunikation über Sprachbarrieren hinweg erleichtert. Darüber hinaus wird NLP genutzt, um Stimmungsanalysen von Texten durchzuführen und personalisierte Inhalte für Nutzer zu erstellen.
Ähnliche Suchbegriffe für Processing:
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Magnum HL PROCESSING SAW 09RY802
Die Reibsäge ist hauptsächlich zum Öffnen von ineinandergreifenden Verbindungen gedacht und kann Knochen und bei Bedarf auch Holz ohne großen Kraftaufwand problemlos durchtrennen. Es ist mit dreifach geschliffenen Zähnen und einem T-Griff ausgestattet, was für minimalen Kraftaufwand und maximale Effizienz sorgt. Es wird 420er Edelstahl verwendet, der Griff besteht aus TPR und ein Gürteladapter liegt dem Kydex-Koffer bei. Die Anforderungen an den Jäger und seine Ausrüstung sind sehr anspruchsvoll und vielfältig, da er sich nicht nur tagsüber, sondern auch nachts in unterschiedlichen Geländeverhältnissen und herausfordernden Wetterbedingungen bewegt. Er muss weiterhin eine hohe Konzentration aufrechterhalten und körperliche und organisatorische Anforderungen bewältigen. Die Magnum Hunting Line wurde entwickelt, um ein unverzichtbares Werkzeug in der Ausrüstung des Jägers zu sein, auf das er sich bei seinen Jagdaktivitäten verlassen kann, ohne sich Gedanken über seine Zuverlässigkeit und Leistung machen zu müssen.
Preis: 34.90 € | Versand*: 4.50 € -
Digital Image Processing, Global Edition
For courses in Image Processing and Computer Vision.For years, Image Processing has been the foundational text for the study of digital image processing. The book is suited for students at the college senior and first-year graduate level with prior background in mathematical analysis, vectors, matrices, probability, statistics, linear systems, and computer programming. As in all earlier editions, the focus of this edition of the book is on fundamentals.The 4th Edition is based on an extensive survey of faculty, students, and independent readers in 5 institutions from 3 countries. Their feedback led to epanded or new coverage of topics such as deep learning and deep neural networks, including convolutional neural nets, the scale-invariant feature transform (SIFT), maimally-stable etremal regions (MSERs), graph cuts, k-means clustering and superpiels, active contours (snakes and level sets), and eact histogram matching. Major improvements were made in reorganising the material on image transforms into a more cohesive presentation, and in the discussion of spatial kernels and spatial filtering.
Preis: 96.09 € | Versand*: 0 € -
Transfer Learning for Natural Processing
Building and training deep learning models from scratch is costly, time-consuming, and requires massive amounts of data. To address this concern, cutting-edge transfer learning techniques enable you to start with pretrained models you can tweak to meet your exact needs. In Transfer Learning for Natural Language Processing, DARPA researcher Paul Azunre takes you hands-on with customizing these open source resources for your own NLP architectures. You’ll learn how to use transfer learning to deliver state-of-the-art results even when working with limited label data, all while saving on training time and computational costs.about the technologyTransfer learning enables machine learning models to be initialized with existing prior knowledge. Initially pioneered in computer vision, transfer learning techniques have been revolutionising Natural Language Processing with big reductions in the training time and computation power needed for a model to start delivering results. Emerging pretrained language models such as ELMo and BERT have opened up new possibilities for NLP developers working in machine translation, semantic analysis, business analytics, and natural language generation.about the bookTransfer Learning for Natural Language Processing is a practical primer to transfer learning techniques capable of delivering huge improvements to your NLP models. Written by DARPA researcher Paul Azunre, this practical book gets you up to speed with the relevant ML concepts before diving into the cutting-edge advances that are defining the future of NLP. You’ll learn how to adapt existing state-of-the art models into real-world applications, including building a spam email classifier, a movie review sentiment analyzer, an automated fact checker, a question-answering system and a translation system for low-resource languages. what's insideFine tuning pretrained models with new domain dataPicking the right model to reduce resource usageTransfer learning for neural network architecturesFoundations for exploring NLP academic literatureabout the readerFor machine learning engineers and data scientists with some experience in NLP.about the authorPaul Azunre holds a PhD in Computer Science from MIT and has served as a Principal Investigator on several DARPA research programs. He founded Algorine Inc., a Research Lab dedicated to advancing AI/ML and identifying scenarios where they can have a significant social impact. Paul also co-founded Ghana NLP, an open source initiative focused using NLP and Transfer Learning with Ghanaian and other low-resource languages. He frequently contributes to major peer-reviewed international research journals and serves as a program committee member at top conferences in the field.
Preis: 49.21 € | Versand*: 0 € -
Böker Magnum Knochensäge HL Processing Saw
Knochensäge mit Dreifachschliff. Griff in Signalfarbe. Abgerundete Sägeblattspitze. Blattlänge 13,5 cm. Gesamtlänge 19,4 cm. Gewicht 92 g. Lieferung mit passender Scheide.
Preis: 34.90 € | Versand*: 5.95 €
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Wie kann der Order Processing Prozess effizienter gestaltet werden, um die Lieferzeiten zu verkürzen?
Der Order Processing Prozess kann effizienter gestaltet werden, indem automatisierte Systeme zur Auftragsbearbeitung implementiert werden. Zudem können Lagerbestände regelmäßig überprüft und optimiert werden, um Engpässe zu vermeiden. Eine enge Zusammenarbeit zwischen Vertrieb, Einkauf und Logistik kann außerdem dazu beitragen, Lieferzeiten zu verkürzen.
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Welche Strategie und Taktik ist beim Spiel Bridge besonders wichtig?
Beim Bridge ist es wichtig, mit dem Partner zu kommunizieren und gemeinsame Signale zu verwenden, um Informationen auszutauschen. Eine gute Planung und Absprache zwischen den Spielern ist entscheidend, um die besten Karten zu nutzen und den Gegner zu überlisten. Es ist wichtig, flexibel zu sein und sich an die sich ständig ändernde Spielsituation anzupassen.
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Wie kann ein effizientes Order Processing dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit und die Rentabilität eines Unternehmens zu steigern?
Ein effizientes Order Processing ermöglicht eine schnellere Bearbeitung von Bestellungen, was zu kürzeren Lieferzeiten führt und die Kundenzufriedenheit erhöht. Durch die Reduzierung von Fehlern und Verzögerungen können Kosten gesenkt und die Rentabilität des Unternehmens gesteigert werden. Zudem ermöglicht ein effizientes Order Processing eine bessere Planung und Steuerung der Ressourcen, was zu einer optimierten Produktion und Lagerhaltung führt.
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Was sind die wichtigsten Anwendungen von Natural Language Processing (NLP) und wie können sie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden?
Die wichtigsten Anwendungen von Natural Language Processing (NLP) sind Textanalyse, Übersetzung und Chatbots. In der Medizinbranche kann NLP verwendet werden, um medizinische Berichte zu analysieren und Diagnosen zu unterstützen. In der Finanzbranche kann NLP eingesetzt werden, um Kundenanfragen zu beantworten und Marktanalysen durchzuführen.
* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann.