- Hauptmenü-

Katalogdatenanzeige

2nd EAI International Conference on Robotic Sensor Networks: ROSENET 2018

Kataloginformation Katalogdatensatz500300267 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	eng
ISBN	978-3-030-17762-1
Name	Lu, Huimin ¬[HerausgeberIn]¬
Name	Yujie, Li ¬[HerausgeberIn]¬
Name ANZEIGE DER KETTE	Yujie, Li ¬[HerausgeberIn]¬
T I T E L	2nd EAI International Conference on Robotic Sensor Networks
Zusatz zum Titel	ROSENET 2018
Auflage	1st ed. 2020
Verlagsort	Cham
Verlag	Springer
Erscheinungsjahr	2020
Erscheinungsjahr	2020
Umfang	1 Online-Ressource (X, 222 p. 71 illus., 61 illus. in color)
Reihe	EAI/Springer Innovations in Communication and Computing
Titelhinweis	Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-030-17762-1
ISBN	ISBN 978-3-030-17763-8
Klassifikation	TJK
	TJK
	TEC041000
	621.382
	TK1-9971
Kurzbeschreibung	Introduction -- Marine Organisms Tracking and Recognizing Using YOLO -- Group recommendation robotics based on external social-trust networks -- Energy-Efficient Virtual Machines Dynamic Integration for Robotics -- An Auction-based Task Allocation Algorithm in Heterogeneous Multi-robots System -- An introduction to formation control of UAV with Vicon System -- New tuning formulas: genetic algorithm used in air conditioning process with PID controller -- A multi-level thresholding image segmentation based on an Improved Artificial bee colony algorithm -- Dynamic Consolidation based on Kth-order Markov Model for Virtual Machines -- Research of adaptability evaluation of remote sensing image fusion method based on Nearest-neighbor diffusion pan sharpening -- Estimation of impervious surface distribution by linear spectral mixture analysis: a case study in Nantong, China -- Vehicle Logo Detection Based on Modified YOLOv2 -- Multi-level Chaotic Maps for 3D Textured Model Encryption -- Blind Face Retrieval for Mobile Users -- Near-Duplicate Video Cleansing Method Based on LSH and SNM -- A Double Auction VM Migration Approach -- Non-uniformity Detection Method Based on Space Time Auto Regressive -- Secondary Filter Keyframes Extraction Algorithm Based on Adaptive Top-K -- Quadratic Discriminant Analysis Metric Learning Based on Feature Augmentation for Person Re-identification -- Weighted Linear Multiple Kernel Learning for Saliency Detection -- Conclusion
2. Kurzbeschreibung	This book provides scientific research into Cognitive Internet of Things for Smart Society, with papers presented at the 2nd EAI International Conference on Robotic Sensor Networks. The conference explores the integration of networks and robotic technologies, which has become a topic of increasing interest for both researchers and developers from academic fields and industries worldwide. The authors posit that big networks will be the main approach to the next generation of robotic research, with the explosive number of networks models and increasing computational power of computers significantly extending the number of potential applications for robotic technologies while also bringing new challenges to the network's community. The 2nd EAI International Conference on Robotic Sensor Networks was held 25-26 August 2018 at the Kitakyushu International Conference Center (MICE), Kitakyushu, Japan
SWB-Titel-Idn	1671007654
Signatur	Springer E-Book
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttps://doi.org/10.1007/978-3-030-17763-8
Internetseite / Link	Resolving-System

ISBD-Anzeige Katalogdatensatz500300267

Kategorien-Anzeige Katalogdatensatz500300267

Titel zur Titelsammlung hinzufügen Katalogdatensatz500300267

Kataloginformation500300267 Datensatzanfang . Kataloginformation500300267 Seitenanfang .

Titel vormerken Katalogdatensatz500300267

Vollanzeige Katalogdaten

Auf diesem Bildschirm erhalten Sie Katalog- und Exemplarinformationen zum ausgewählten Titel.

Im Bereich Kataloginformation werden die bibliographischen Details angezeigt. Per Klick auf Hyperlink-Begriffe wie Schlagwörter, Autoren, Reihen, Körperschaften und Klassifikationen können Sie sich weitere Titel des gewählten Begriffes anzeigen lassen.

Der Bereich Exemplarinformationen enthält zum einen Angaben über den Standort und die Verfügbarkeit der Exemplare. Zum anderen haben Sie die Möglichkeit, ausgeliehene Exemplare vorzumerken oder Exemplare aus dem Magazin zu bestellen.