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1. |
Record Nr. |
UNINA990009327850403321 |
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Autore |
Santangelo, Alberto Ettore |
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Titolo |
Grecia, antica patria di latini e sabini / Alberto Ettore Santangelo |
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Pubbl/distr/stampa |
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Milano : Santangelo, 1983 |
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Descrizione fisica |
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Disciplina |
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Locazione |
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Formato |
Materiale a stampa |
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Livello bibliografico |
Monografia |
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2. |
Record Nr. |
UNINA990000787800403321 |
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Autore |
Siza, Álvaro <1933- > |
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Titolo |
Alvaro Siza : scritti di architettura / a cura di Antonio Angelillo |
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Pubbl/distr/stampa |
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ISBN |
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Descrizione fisica |
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Collana |
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Teorie e opere degli architetti moderni |
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Locazione |
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Collocazione |
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Lingua di pubblicazione |
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Formato |
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Livello bibliografico |
Monografia |
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3. |
Record Nr. |
UNICAMPANIASUN0124310 |
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Autore |
Ha, Il Do |
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Titolo |
Statistical Modelling of Survival Data with Random Effects : H-Likelihood Approach / Il Do Ha, Jong-Hyeon Jeong, Youngjo Lee |
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Pubbl/distr/stampa |
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xiv, 283 p., : ill. ; 24 cm |
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Edizione |
[Singapore : Springer, 2017] |
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Descrizione fisica |
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Pubblicazione in formato elettronico |
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Altri autori (Persone) |
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Jeong, Jong-Hyeon |
Lee, Youngjo |
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Soggetti |
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62-XX - Statistics [MSC 2020] |
62P10 - Applications of statistics to biology and medical sciences; meta analysis [MSC 2020] |
92B15 - General Biostatistics [MSC 2020] |
62Nxx - Survival analysis and censored data [MSC 2020] |
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Lingua di pubblicazione |
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Formato |
Materiale a stampa |
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Livello bibliografico |
Monografia |
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4. |
Record Nr. |
UNINA9910299297103321 |
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Autore |
Liu Huaping |
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Titolo |
Robotic Tactile Perception and Understanding : A Sparse Coding Method / / by Huaping Liu, Fuchun Sun |
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Pubbl/distr/stampa |
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Singapore : , : Springer Singapore : , : Imprint : Springer, , 2018 |
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ISBN |
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Edizione |
[1st ed. 2018.] |
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Descrizione fisica |
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1 online resource (220 pages) |
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Disciplina |
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Soggetti |
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Artificial intelligence |
Pattern perception |
Optical data processing |
Artificial Intelligence |
Pattern Recognition |
Image Processing and Computer Vision |
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Lingua di pubblicazione |
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Formato |
Materiale a stampa |
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Livello bibliografico |
Monografia |
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Sommario/riassunto |
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This book introduces the challenges of robotic tactile perception and task understanding, and describes an advanced approach based on machine learning and sparse coding techniques. Further, a set of structured sparse coding models is developed to address the issues of dynamic tactile sensing. The book then proves that the proposed framework is effective in solving the problems of multi-finger tactile object recognition, multi-label tactile adjective recognition and multi-category material analysis, which are all challenging practical problems in the fields of robotics and automation. The proposed sparse coding model can be used to tackle the challenging visual-tactile fusion recognition problem, and the book develops a series of efficient optimization algorithms to implement the model. It is suitable as a reference book for graduate students with a basic knowledge of machine learning as well as professional researchers interested in robotic tactile perception and understanding, and machine learning. |
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