Methods and Techniques in Deep Learning (Hardcover)
Sprache: Englisch
Verlag: John Wiley & Sons Inc, New York, 2022
- Hardcover
- Neu

Anbieter: CitiRetail, Stevenage, Vereinigtes KönigreichCitiRetail
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 29. Juni 2022
Zustand: Neu
EUR 141,82
Anzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbArtikelbeschreibung des Verkäufers
Hardcover. Methods and Techniques in Deep Learning Introduces multiple state-of-the-art deep learning architectures for mmWave radar in a variety of advanced applications Methods and Techniques in Deep Learning: Advancements in mmWave Radar Solutions provides a timely and authoritative overview of the use of artificial intelligence (AI)-based processing for various mmWave radar applications. Focusing on practical deep learning techniques, this comprehensive volume explains the fundamentals of deep learning, reviews cutting-edge deep metric learning techniques, describes different typologies of reinforcement learning (RL) algorithms, highlights how domain adaptation (DA) can be used for improving the performance of machine learning (ML) algorithms, and more. Throughout the book, readers are exposed to product-ready deep learning solutions while learning skills that are relevant for building any industrial-grade, sensor-based deep learning solution. A team of authors with more than 70 filed patents and 100 published papers on AI and sensor processing illustrates how deep learning is enabling a range of advanced industrial, consumer, and automotive applications of mmWave radars. In-depth chapters cover topics including multi-modal deep learning approaches, the elemental blocks required to formulate Bayesian deep learning, how domain adaptation (DA) can be used for improving the performance of machine learning algorithms, and geometric deep learning are used for processing point clouds. In addition, the book: Discusses various advanced applications and how their respective challenges have been addressed using different deep learning architectures and algorithms Describes deep learning in the context of computer vision, natural language processing, sensor processing, and mmWave radar sensors Demonstrates how deep parametric learning reduces the number of trainable parameters and improves the data flow Presents several human-machine interface (HMI) applications such as gesture recognition, human activity classification, human localization and tracking, in-cabin automotive occupancy sensing Methods and Techniques in Deep Learning: Advancements in mmWave Radar Solutions is an invaluable resource for industry professionals, researchers, and graduate students working in systems engineering, signal processing, sensors, data science, and AI. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9781119910657
- Titel
- Methods and Techniques in Deep Learning (Hardcover)
- Autor
- Avik Santra
- Verlag
- John Wiley & Sons Inc, New York
- Erscheinungsjahr
- 2022
- Zustand
- new
- Einband
- Hardcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 111991065X
- ISBN-13
- 9781119910657
Introduces multiple state-of-the-art deep learning architectures for mmWave radar in a variety of advanced applications
Methods and Techniques in Deep Learning: Advancements in mmWave Radar Solutions provides a timely and authoritative overview of the use of artificial intelligence (AI)-based processing for various mmWave radar applications. Focusing on practical deep learning techniques, this comprehensive volume explains the fundamentals of deep learning, reviews cutting-edge deep metric learning techniques, describes different typologies of reinforcement learning (RL) algorithms, highlights how domain adaptation (DA) can be used for improving the performance of machine learning (ML) algorithms, and more. Throughout the book, readers are exposed to product-ready deep learning solutions while learning skills that are relevant for building any industrial-grade, sensor-based deep learning solution.
A team of authors with more than 70 filed patents and 100 published papers on AI and sensor processing illustrates how deep learning is enabling a range of advanced industrial, consumer, and automotive applications of mmWave radars. In-depth chapters cover topics including multi-modal deep learning approaches, the elemental blocks required to formulate Bayesian deep learning, how domain adaptation (DA) can be used for improving the performance of machine learning algorithms, and geometric deep learning are used for processing point clouds. In addition, the book:
- Discusses various advanced applications and how their respective challenges have been addressed using different deep learning architectures and algorithms
- Describes deep learning in the context of computer vision, natural language processing, sensor processing, and mmWave radar sensors
- Demonstrates how deep parametric learning reduces the number of trainable parameters and improves the data flow
- Presents several human-machine interface (HMI) applications such as gesture recognition, human activity classification, human localization and tracking, in-cabin automotive occupancy sensing
Methods and Techniques in Deep Learning: Advancements in mmWave Radar Solutions is an invaluable resource for industry professionals, researchers, and graduate students working in systems engineering, signal processing, sensors, data science, and AI.
„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
Über die Autorin bzw. den Autor
Avik Santra is Head of Advanced Artificial Intelligence at Infineon Technologies, Munich, Germany.
Souvik Hazra is a Senior Staff Machine Learning Engineer at Infineon Technologies, Munich, Germany.
Lorenzo Servadei is a Senior Staff Machine Learning Engineer at Infineon Technologies and a Lecturer at The Technical University of Munich (TU München), Germany.
Thomas Stadelmayer is a Staff Machine Learning Engineer at Infineon Technologies, Munich, Germany.
Michael Stephan is a PhD candidate at Infineon Technologies, Munich, Germany and Friedrich-Alexander-University of Erlangen-Nürnberg, Germany.
Anand Dubey is a Staff Machine Learning Engineer at Infineon Technologies.
„Über diesen Titel“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
CitiRetail
Stevenage, Vereinigtes Königreich
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 29. Juni 2022
Versandkosten von Vereinigtes Königreich nach USA
| Artikel | 7 bis 14 Werktage | 7 bis 60 Werktage |
|---|---|---|
| Erster Artikel | EUR 44,30 | EUR 44,30 |
Zahlungsarten
Shopbeschreibung
Online business
Unternehmensdaten der Verkäuferin bzw. des Verkäufers
ABC BOOKS LIMITED
10 John Street
London, Vereinigtes Königreich WC1N 2EB
Verkaufsbedingungen
Orders can be returned within 30 days of receipt.
Widerrufsrecht
Wenn Sie Verbraucher sind, können Sie gemäß den folgenden Bestimmungen vom Vertrag zurücktreten. Verbraucher ist jede natürliche Person, die zu Zwecken handelt, die nicht ihrer kaufmännischen, gewerblichen, künstlerischen oder beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
Informationen zum Widerrufsrecht
Gesetzliches Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, den Vertrag innerhalb von 14 Tagen ohne Angabe von Gründen zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Transporteur ist, die letzte Ware oder den letzten Posten oder das letzte Exemplar in Besitz genommen hat.
Um das Widerrufsrecht auszuüben, füllen Sie auf unserer Website unter „Meine Einkäufe" in „Mein Nutzerkonto" eine eindeutige Erklärung elektronisch aus und senden Sie sie ab. Wir werden Ihnen unverzüglich eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs auf einem dauerhaften Datenträger (z. B. per E-Mail) übermitteln.
Um die Widerrufsfrist einzuhalten, reicht es aus, dass Sie Ihre Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Auswirkungen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, erstatten wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die entstehen, wenn Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene günstigste Standardlieferung gewählt haben).
Wir können einen Abzug von der Rückerstattung für den Wertverlust der gelieferten Waren vornehmen, wenn der Verlust auf eine unnötige Behandlung durch Sie zurückzuführen ist.
Wir werden die Rückerstattung unverzüglich und nicht später als 14 Tage nach dem Tag vornehmen, an dem wir über Ihre Entscheidung, diesen Vertrag zu widerrufen, informiert wurden.
Für die Rückerstattung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie für die ursprüngliche Transaktion verwendet haben, es sei denn, Sie haben ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen aufgrund einer solchen Rückerstattung Gebühren berechnet.
Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, was eher eintritt.
Sie müssen die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an CitiRetail, Stevenage, United Kingdom, zurücksenden oder übergeben. Die Frist ist eingehalten, wenn Sie die Ware vor Ablauf der Frist von 14 Tagen zurücksenden. Sie müssen die direkten Kosten der Rücksendung der Waren tragen. Sie haften nur für einen etwaigen Wertverlust der Waren, der auf eine Behandlung zurückzuführen ist, die nicht zur Prüfung der Art, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren erforderlich ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
Das Widerrufsrecht gilt nicht für:
- Die Lieferung von Zeitungen, Zeitschriften oder Magazinen mit Ausnahme von Abonnementverträgen; und
- Die Lieferung digitaler Inhalte, die nicht auf einem physischen Medium (z. B. auf einer CD oder DVD) geliefert werden, wenn Sie bei Ihrer Bestellung akzeptiert haben, dass wir mit der Lieferung beginnen können und dass Sie nach Beginn der Lieferung den Vertrag nicht mehr widerrufen können.
Versandbedingungen
Please note that titles are dispatched from our US, Canadian or Australian warehouses. Delivery times specified in shipping terms. Orders ship within 2 business days. Delivery to your door then takes 7-14 days.