Bis zu 50 % günstiger als neu 3 Jahre rebuy Garantie Professionelles Refurbishment
ElektronikMedien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
Honor SerieY-Serie
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 Generation
SamsungAlle anzeigen
Galaxy XcoverWeitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere Modelle
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
MicrosoftAlle anzeigen
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
ObjektiveAlle anzeigen
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
Fitness TrackerAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
Xiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
KopfhörerAlle anzeigen
FairphoneGoogle
LautsprecherAlle anzeigen
Beats by Dr. DreGoogleYamahatonies
iPodAlle anzeigen

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Multimodal Knowledge Systems

Changmeng Zheng, Qing Li (Gebundene Ausgabe, Englisch)

Keine Bewertungen vorhanden
Optischer Zustand
Beschreibung
This book focuses on advancing the integration of multimodal data (text, images, and structured knowledge) to enable precise knowledge extraction and human-like reasoning. The book’s primary objective is to address critical challenges such as modality gaps, semantic misalignment, dataset biases, and static reasoning paradigms. By introducing novel frameworks that unify graph-based learning, hierarchical representation, bias mitigation, and iterative refinement, this book provides systematic solutions to build robust, interpretable, and scalable AI systems. This book addresses gaps caused by incomplete textual semantics, spurious correlations across modalities, and inflexible reasoning pipelines by offering three pivotal contributions. First, the authors offer theoretical innovations in graph alignment techniques, hierarchical learning paradigms, and multi-agent reasoning frameworks. Then, the book goes on to offer practical tools including benchmark datasets, reproducible methodologies, and applications validated on state-of-the-art tasks. Finally, the book offers a broader impact through solutions tailored for low-resource settings, ethical considerations in AI deployment, and integration with emerging technologies like large foundation models. By bridging the divide between theoretical advancements and real-world applicability, the book serves as an essential resource for researchers and practitioners aiming to leverage multimodal data effectively, ethically, and at scale.
Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
Derzeit nicht verfügbar
Derzeit nicht verfügbar

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
01.06.2026
Sprache
Englisch
EAN
9783032187604
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Wireless Networks
Sonderedition
Nein
Autor
Changmeng Zheng, Qing Li
Seitenanzahl
226
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Construction and Reasoning
Schlagwörter
Multimodal Knowledge Extraction, Cross-Modal Graph Alignment, Hierarchical Representation Learning, Knowledge Graph Reasoning, Bias Mitigation in AI, Multimodal Dataset Construction, Interpretable Neural Networks, Multi-Agent Debate Systems, Ethical AI Deployment, Foundation Model Integration, Social Media Analytics, Human-in-the-Loop AI
Thema-Inhalt
TJK - Nachrichtententechnik, Telekommunikation UKN - Netzwerk-Hardware UN - Datenbanken
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

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

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

Informationen nach EU Data Act

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!