Wang xiaosong (44 Ergebnisse)
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
Serie: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, Buch 71 von 86. Buch 71 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics : Disease Detection, Organ Segmentation, and Database Construction and Mining
Lu, Le (EDT); Wang, Xiaosong (EDT); Carneiro, Gustavo (EDT); Yang, Lin (EDT)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Sehr gut. 123 Ein visuell beeindruckendes Buch über die Werke von Wang Xiaosong und Xiao Hui Wang, das die kulturellen Kontraste zwischen Ost und West thematisiert. Zustand: Einband mit geringfügigen Gebrauchsspuren, insgesamt SEHR GUTER Zustand! HC1-498-1/8-00728999 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 4437.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
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Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics : Disease Detection, Organ Segmentation, and Database Construction and Mining
Lu, Le (EDT); Wang, Xiaosong (EDT); Carneiro, Gustavo (EDT); Yang, Lin (EDT)
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Verlag: Springer, 2019
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Lu, Le (EDT); Wang, Xiaosong (EDT); Carneiro, Gustavo (EDT); Yang, Lin (EDT)
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Hardback. Zustand: New. 2019 ed. This book reviews the state of the art in deep learning approaches to high-performance robust disease detection, robust and accurate organ segmentation in medical image computing (radiological and pathological imaging modalities), and the construction and mining of large-scale radiology databases…. It particularly focuses on the application of convolutional neural networks, and on recurrent neural networks like LSTM, using numerous practical examples to complement the theory. The book's chief features are as follows: It highlights how deep neural networks can be used to address new questions and protocols, and to tackle current challenges in medical image computing; presents a comprehensive review of the latest research and literature; and describes a range of different methods that employ deep learning for object or landmark detection tasks in 2D and 3D medical imaging. In addition, the book examines a broad selection of techniques for semantic segmentation using deep learning principles in medical imaging; introduces a novel approach to text and image deep embedding for a large-scale chest x-ray image database; and discusses how deep learning relational graphs can be used to organize a sizable collection of radiology findings from real clinical practice, allowing semantic similarity-based retrieval.The intended reader of this edited book is a professional engineer, scientist or a graduate student who is able to comprehend general concepts of image processing, computer vision and medical image analysis. They can apply computer science and mathematical principles into problem solving practices. It may be necessary to have a certain level of familiarity with a number of more advanced subjects: image formation and enhancement, image understanding, visual recognition in medical applications, statistical learning, deep neural networks, structured prediction and image segmentation.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2019
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics | Le Lu (u. a.) | Taschenbuch | Advances in Computer Vision and Pattern Recognition | xi | Englisch | 2020 | Springer | EAN 9783030139711 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr…. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book reviews the state of the art in deep learning approaches to high-performance robust disease detection, robust and accurate organ segmentation in medical image computing (radiological and pathological imaging modalities), and the construction and m…ining of large-scale radiology databases. It particularly focuses on the application of convolutional neural networks, and on recurrent neural networks like LSTM, using numerous practical examples to complement the theory.The book's chief features are as follows: It highlights how deep neural networks can be used to address new questions and protocols, and to tackle current challenges in medical image computing; presents a comprehensive review of the latest research and literature; and describes a range of different methods that employ deep learning for object or landmark detection tasks in 2D and 3D medical imaging. In addition, the book examines a broad selection of techniques for semantic segmentation using deep learning principles in medical imaging; introduces a novel approach to text and image deep embedding for a large-scale chest x-ray image database; and discusses how deep learning relational graphs can be used to organize a sizable collection of radiology findings from real clinical practice, allowing semantic similarity-based retrieval.The intended reader of this edited book is a professional engineer, scientist or a graduate student who is able to comprehend general concepts of image processing, computer vision and medical image analysis. They can apply computer science and mathematical principles into problem solving practices. It may be necessary to have a certain level of familiarity with a number of more advanced subjects: image formation and enhancement, image understanding, visual recognition in medical applications, statistical learning, deep neural networks, structured prediction and image segmentation.
Verlag: Berlin Hochschule der Künste - Club der chinesischen Kultur und Gesellschaft, 1997
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In den WarenkorbOriginal-Heft; 4°; 28 unpaginierte Seiten; mit Abbildungen; 1 Beilage. Fünf Künstler haben jeweils ihre Biogramme signiert (Wang Xiaosong, Shan Zeng, Chao Ping, Zhang Quikai und Ma Yong). Sehr gutes Exemplar. Sprache: Deutsch 200 gr.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book reviews the state of the art in deep learning approaches to high-performance robust disease detection, robust and accurate organ segmentation in medical image computing (radiological and pathological imaging modalities), and the constructio…n and mining of large-scale radiology databases. It particularly focuses on the application of convolutional neural networks, and on recurrent neural networks like LSTM, using numerous practical examples to complement the theory.The book's chief features are as follows: It highlights how deep neural networks can be used to address new questions and protocols, and to tackle current challenges in medical image computing; presents a comprehensive review of the latest research and literature; and describes a range of different methods that employ deep learning for object or landmark detection tasks in 2D and 3D medical imaging. In addition, the book examines a broad selection of techniques for semantic segmentation using deep learning principles in medical imaging; introduces a novel approach to text and image deep embedding for a large-scale chest x-ray image database; and discusses how deep learning relational graphs can be used to organize a sizable collection of radiology findings from real clinical practice, allowing semantic similarity-based retrieval.The intended reader of this edited book is a professional engineer, scientist or a graduate student who is able to comprehend general concepts of image processing, computer vision and medical image analysis. They can apply computer science and mathematical principles into problem solving practices. It may be necessary to have a certain level of familiarity with a number of more advanced subjects: image formation and enhancement, image understanding, visual recognition in medical applications, statistical learning, deep neural networks, structured prediction and image segmentation.
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Verlag: SPRINGER NP, 2019
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Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Imaging and Clinical Informatics: Disease Detection, Organ Segmentation, and Database Construction and Mining
Lu, Le (Editor)/ Wang, Xiaosong (Editor)/ Carneiro, Gustavo (Editor)/ Yang, Lin (Editor)
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Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2019
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Engineering Plasticity Theory and Applications in Metal Forming
Wang, Z. R. (Author)/ Hu, Weilong (Author)/ Yuan, S. J. (Author)/ Wang, Xiaosong (Author)
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Verlag: Springer, 2020
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Verlag: Springer, 2019
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Introspection : Wang Xiaosong, Xiao Hui Wang. ed. by Beate Reifenscheid
Reifenscheid, Beate (Herausgeber) und Xiaosong (Illustrator) Wang:
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Anbieter: Borkert, Schwarz und Zerfaß GbR, Berlin, DeutschlandBorkert, Schwarz und Zerfaß GbR
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Pp. Zustand: Wie neu. 1.Auflage. 2 Bände im Schuber, zus. 472 S., überw. Ill. Neuwertiges Exemplar, Originalverschweißt. - Beitr. teilw. dt., teilw. engl., teilw. chin. - Abstrakte Kunst nimmt in China einen Sonderstatus ein. Erst in den vergangenen Jahren behauptet sie sich allmählich gegenüber der figurativen Malerei. Wan Xiao…song war einer der Künstler, der 2011 an einem 'Gegenprogramm' zum offiziellen Beitrag der Biennale teilnahm und so für Aufsehen mit seinen Gemälden sorgte. Die Fotokünstlerin Xiao Hui Wang gilt inzwischen weltweit als eine der einflussreichsten Künstlerinnen unserer Zeit. In ihren neueren Arbeiten wendet sie sich fotografisch scheinbar abstrakten Bildern zu, die sie am Elektronenrastermikroskop überarbeitet. Sie öffnet eine Tür zu einer wunderbaren Welt, die wir nie gesehen haben, und begeht ein neues Gebiet des künstlerischen Schaffens. ISBN 9783777459912 Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 4424.
Weitere Bilder- Hardcover
Anbieter: Butterfly Books GmbH & Co. KG, Herzebrock-Clarholz, DeutschlandButterfly Books GmbH & Co. KG
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Hardcover. Zustand: Sehr gut. 472 Seiten Dieser Katalog begleitet die Einzelausstellung von Wang Xiaosong in den Lübecker Museen und dem LUDWIGMUSEUM, mit einem Fokus auf introspektive und moderne Kunstwerke. Zustand: Einband mit geringfügigen Gebrauchsspuren, insgesamt SEHR GUTER Zustand! HC1-470-3/8-00709831 Sprache: Deutsch G…ewicht in Gramm: 4424.
Verlag: SJPC, 2018
- Softcover
Anbieter: ANARTIST, New York, NY, USAANARTIST
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Softcover, 412 pages; in English and Chinese; as new condition; clean and crisp; gift in inscription in Chinese on first blank page; no internal marks. Foreign shipping may be extra.
Verlag: Berlin., 1999
Anbieter: Galerie Hentrich & Shrivastava, Berlin, DeutschlandGalerie Hentrich & Shrivastava
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EUR 3.000,00
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In den WarenkorbBildformat 48,8 x 68,8 cm. Rahmen leicht berieben, sonst guter Zustand. Wang Xiaosong, 1964 geboren in Wuhan, China. Kunststudium in Beijing und Berlin, Professor und Dekan der Designing-Fakultät an der Zhejiang-Universität, zahlreiche Ausstellungen. Sprache: deutsch.
