Luo jun chang (65 Ergebnisse)
Sprache: Englisch
Verlag: Liaoning Education Press Pub. Date :2001-01-01, 1991
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Soft cover. Zustand: New. Language:Chinese.Author:LUO SHA NUO FU (Rosanoff) LI CHANG SHUAN ZHANG JUN HOU.Binding:Soft cover.Publisher:Liaoning Education Press Pub. Date :2001-01-01.
Verlag: Hunan Education Press
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Verlag: Science Press
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Soft cover. Zustand: New. Language:Chinese.Author:LUO CHANG PEI WANG JUN.Binding.Publisher:Science Press.
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Soft cover. Zustand: New. Language:Chinese.Author:HA JUN GONG HONG SE ZAO FAN TUAN ZHU HAN CHANG SHE LIAN LUO CHU BEI HANG HONG QI ZHU HAN CHANG SHE LIAN LUO CHU.Binding.Publisher:Etceteras the red rebel group in Han permanent liaison office.
Sprache: Englisch
Verlag: University of Science and Technology of China Press, 2024
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paperback. Zustand: New. Language:Chinese.Paperback.Pub Date:2024-04 Pages:596 Publisher:University of Science and Technology of China Press: This book is written based on the General High School Mathematics Curriculum Standards (2017 edition. revised in 2020) and the China College Entrance Examination Evaluation System. It has…3 chapters and 26 sections. which basically covers all the important and hot issues related to analytic geometry in the college entrance examination. In addition. some classic college entrance.
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Hardback. Zustand: New. In today's world, where intelligent technologies are deeply transforming human-computer interaction and virtual reality, multi-modal human modeling, analysis and synthesis have become central topics in computer vision. As application scenarios grow increasingly complex, new technologies continue to emerge… to address these challenges. These techniques demand systematic summarization and practical guidance.To meet this need, Multi-Modal Human Modeling, Analysis and Synthesis aims to adopt a structured perspective, building a comprehensive technical framework for multi-modal human modeling, analysis and synthesis-progressing from local details to holistic perspectives, and from face features to body dynamics.This book begins by examining the anatomy structures and characteristics of human faces and bodies, then analyzes how traditional methods and deep learning approaches provide robust optimization solutions for modeling. For example, it explores how to address challenges in face recognition caused by lighting changes, occlusions, face expressions and aging, as well as methods for body localization, reconstruction, recognition and anomaly detection in multi-modal scenarios. It also explains how multi-modal data can drive realistic face and body synthesis. A standout feature is its focus on Huawei's MindSpore framework, bridging the gap between algorithms and engineering through practical case studies. From building face detection and recognition pipelines with the MindSpore toolkit to accelerating model training via automatic parallel computing, and solving large language model (LLM) training challenges, each step is supported by reproducible code and design logic.Designed for researchers and engineers in computer vision and AI, this book balances theoretical foundations with industry-ready technical details. Whether you aim to enhance the reliability of biometric recognition, explore creative possibilities in virtual-real interactions or optimize the deployment of deep learning frameworks, this guide serves as an essential link between academic advancements and real-world applications.
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Zustand: New. Jun Yu is currently an associate professor and laboratory director with the Department of Automation and the Institute of Advanced Technology, University of Science and Technology of China. His research interests are Multimedia Computing and Intel.
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Multi-Modal Human Modeling, Analysis and Synthesis
Yu, Jun (Editor)/ Luo, Changwei (Editor)/ Chen, Chang Wen (Editor)
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Hardcover. Zustand: Brand New. 352 pages. 9.18x6.12x9.21 inches. In Stock.
Pre-Qin Gold Artifacts (2000-200BCE English version)(Chinese Edition)
YANG JUN CHANG . [ MEI ] BAO LUO· JIE TE ( Paul Jett ) . CHEN JIAN LI
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paperback. Zustand: New. Paperback. Pub Date: 2017-07 Pages: 281 Language: English Publisher: Wenwu Press Pre-Qin Goldware (2000-200BCE English Edition) takes the gold and silver wares of the Pre-Qin period. especially the gold wares. as the main research object. and introduces the achievements and new discoveries made in the pr…otection and restoration of such cultural relics in recent years. Pre-Qin Goldware (2000-200BCE English Edition) is written entirely in English and reviewed by American experts. The purpose is.
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Hardback. Zustand: New. In today's world, where intelligent technologies are deeply transforming human-computer interaction and virtual reality, multi-modal human modeling, analysis and synthesis have become central topics in computer vision. As application scenarios grow increasingly complex, new technologies continue to emerge… to address these challenges. These techniques demand systematic summarization and practical guidance.To meet this need, Multi-Modal Human Modeling, Analysis and Synthesis aims to adopt a structured perspective, building a comprehensive technical framework for multi-modal human modeling, analysis and synthesis-progressing from local details to holistic perspectives, and from face features to body dynamics.This book begins by examining the anatomy structures and characteristics of human faces and bodies, then analyzes how traditional methods and deep learning approaches provide robust optimization solutions for modeling. For example, it explores how to address challenges in face recognition caused by lighting changes, occlusions, face expressions and aging, as well as methods for body localization, reconstruction, recognition and anomaly detection in multi-modal scenarios. It also explains how multi-modal data can drive realistic face and body synthesis. A standout feature is its focus on Huawei's MindSpore framework, bridging the gap between algorithms and engineering through practical case studies. From building face detection and recognition pipelines with the MindSpore toolkit to accelerating model training via automatic parallel computing, and solving large language model (LLM) training challenges, each step is supported by reproducible code and design logic.Designed for researchers and engineers in computer vision and AI, this book balances theoretical foundations with industry-ready technical details. Whether you aim to enhance the reliability of biometric recognition, explore creative possibilities in virtual-real interactions or optimize the deployment of deep learning frameworks, this guide serves as an essential link between academic advancements and real-world applications.
