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Proceedings of the Third ICMDS'24: Machine Learning, Inverse Problems and Related Fields

(Broschiert, Englisch)

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Beschreibung
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.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
12.06.2025
Sprache
Englisch
EAN
9783031948015
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Lecture Notes in Networks and Systems
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
250
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Computational Intelligence, Machine Learning, Deep Learning Applications, Learning Theory, Approximation Theory and algorithmic, Deep Learning Models and Architectures, PDE and Deep Learning, Statistical Analysis and Data Mining for Machine Learning, Computer Vision and Pattern Recognition, Natural Language Processing and Text Mining, Reinforcement Learning and Autonomous Systems, Inverse Problems and Computational Imaging, Mathematical Formulation and Analysis of Inverse Problems, Imaging Reconstruction Techniques
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz UYQM - Maschinelles Lernen UN - Datenbanken
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com

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