Produktbild: Machine Learning and Robot Perception

Machine Learning and Robot Perception

143,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

ISBN

978-3-642-06586-6

Auflage

2005

Erscheinungsdatum

02.01.2013

Bundesländer

Baden-Württemberg + weitere

Schulformen

Universitäten/Hochschulen

Einband

Taschenbuch

Herausgeber

Bruno Apolloni + weitere

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

354

Maße (L/B)

23,5/15,5 cm

Gewicht

571 g

Sprache

Englisch

Beschreibung

Produktdetails

ISBN

978-3-642-06586-6

Auflage

2005

Erscheinungsdatum

02.01.2013

Bundesländer

  • Baden-Württemberg
  • Bayern
  • Berlin
  • Brandenburg
  • Bremen
  • Hamburg
  • Hessen
  • Mecklenburg-Vorpommern
  • Niedersachsen
  • Nordrhein-Westfalen
  • Rheinland-Pfalz
  • Saarland
  • Sachsen
  • Sachsen-Anhalt
  • Schleswig-Holstein
  • Thüringen

Schulformen

Universitäten/Hochschulen

Einband

Taschenbuch

Herausgeber

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

354

Maße (L/B)

23,5/15,5 cm

Gewicht

571 g

Sprache

Englisch

Herstelleradresse

Springer Nature Customer Service Center GmbH
Europaplatz 3
69115 Heidelberg
DE
ProductSafety@springernature.com

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen

Informationen zu Bewertungen

Zur Abgabe einer Bewertung ist eine Anmeldung im Konto notwendig. Die Authentizität der Bewertungen wird von uns nicht überprüft. Wir behalten uns vor, Bewertungstexte, die unseren Richtlinien widersprechen, entsprechend zu kürzen oder zu löschen.

Die Bewertungen sind nach Format, Anzahl Sterne und Datum sortiert.

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kund*innen durch Ihre Meinung

Kundinnen und Kunden meinen

0 Bewertungen filtern

Weitere Artikel finden Sie in

  • Produktbild: Machine Learning and Robot Perception
  • Learning Visual Landmarks for Mobile Robot Topological Navigation.- Foveated Vision Sensor and Image Processing – A Review.- On-line Model Learning for Mobile Manipulations.- Continuous Reinforcement Learning Algorithm for Skills Learning in an Autonomous Mobile Robot.- Efficient Incorporation of Optical Flow into Visual Motion Estimation in Tracking.- 3-D Modeling of Real-World Objects Using Range and Intensity Images.- Perception for Human Motion Understanding.- Cognitive User Modeling Computed by a Proposed Dialogue Strategy Based on an Inductive Game Theory.