توضیحات
This research monograph is highly contextual in the present era of spatial/spatio-temporal data explosion. The overall text contains many interesting results that are worth applying in practice, while it is also a source of intriguing and motivating questions for advanced research on spatial data science. The monograph is primarily prepared for graduate students of Computer Science, who wish to employ probabilistic graphical models, especially Bayesian networks (BNs), for applied research on spatial/spatio-temporal data. Students of any other discipline of engineering, science, and technology, will also find this monograph useful. Research students looking for a suitable problem for their MS or PhD thesis will also find this monograph beneficial. The open research problems as discussed with sufficient references in Chapter-8 and Chapter-9 can immensely help graduate researchers to identify topics of their own choice. The various illustrations and proofs presented throughout the monograph may help them to better understand the working principles of the models. The present monograph, containing sufficient description of the parameter learning and inference generation process for each enhanced BN model, can also serve as an algorithmic cookbook for the relevant system developers.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
این تک نگاری تحقیق در دوره فعلی انفجار داده های مکانی/فضایی و زمانی بسیار متنی است. متن کلی حاوی نتایج جالب بسیاری است که ارزش استفاده از آن را در عمل دارند ، در حالی که همچنین منبع سؤالات جذاب و انگیزشی برای تحقیقات پیشرفته در مورد علم داده های مکانی است. این مونوگرافی در درجه اول برای دانشجویان فارغ التحصیل علوم کامپیوتر ، که مایل به استفاده از مدل های گرافیکی احتمالی ، به ویژه شبکه های بیزی (BNS) هستند ، برای تحقیقات کاربردی در مورد داده های مکانی/فضایی-زمانی استفاده می شود. دانشجویان هر رشته دیگری از مهندسی ، علوم و فناوری نیز این مونوگرافی را نیز مفید می دانند. دانش آموزان تحقیق که به دنبال یک مشکل مناسب برای پایان نامه MS یا PhD خود هستند ، این مونوگرافی را نیز مفید می دانند. مشکلات تحقیقاتی باز که با منابع کافی در فصل 8 و فصل 9 مورد بحث قرار گرفته است ، می تواند به محققان فارغ التحصیل برای شناسایی مباحث مورد نظر خود کمک کند. تصاویر و اثبات های مختلف ارائه شده در سراسر مونوگرافی ممکن است به آنها در درک بهتر اصول کار مدل ها کمک کند. مونوگرافی حاضر ، حاوی توضیحات کافی از فرآیند یادگیری پارامتر و فرآیند تولید استنباط برای هر مدل BN پیشرفته ، همچنین می تواند به عنوان یک کتاب آشپزی الگوریتمی برای توسعه دهندگان سیستم مربوطه خدمت کند.
tag : دانلود کتاب مدل های شبکه Bayesian پیشرفته برای پیش بینی سری زمانی فضایی: روند تحقیق اخیر در تجزیه و تحلیل پیش بینی شده داده ها , Download مدل های شبکه Bayesian پیشرفته برای پیش بینی سری زمانی فضایی: روند تحقیق اخیر در تجزیه و تحلیل پیش بینی شده داده ها , دانلود مدل های شبکه Bayesian پیشرفته برای پیش بینی سری زمانی فضایی: روند تحقیق اخیر در تجزیه و تحلیل پیش بینی شده داده ها , Download Enhanced Bayesian Network Models for Spatial Time Series Prediction: Recent Research Trend in Data-Driven Predictive Analytics Book , مدل های شبکه Bayesian پیشرفته برای پیش بینی سری زمانی فضایی: روند تحقیق اخیر در تجزیه و تحلیل پیش بینی شده داده ها دانلود , buy مدل های شبکه Bayesian پیشرفته برای پیش بینی سری زمانی فضایی: روند تحقیق اخیر در تجزیه و تحلیل پیش بینی شده داده ها , خرید کتاب مدل های شبکه Bayesian پیشرفته برای پیش بینی سری زمانی فضایی: روند تحقیق اخیر در تجزیه و تحلیل پیش بینی شده داده ها , دانلود کتاب Enhanced Bayesian Network Models for Spatial Time Series Prediction: Recent Research Trend in Data-Driven Predictive Analytics , کتاب Enhanced Bayesian Network Models for Spatial Time Series Prediction: Recent Research Trend in Data-Driven Predictive Analytics , دانلود Enhanced Bayesian Network Models for Spatial Time Series Prediction: Recent Research Trend in Data-Driven Predictive Analytics , خرید Enhanced Bayesian Network Models for Spatial Time Series Prediction: Recent Research Trend in Data-Driven Predictive Analytics , خرید کتاب Enhanced Bayesian Network Models for Spatial Time Series Prediction: Recent Research Trend in Data-Driven Predictive Analytics ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.