Darmowa dostawa dla zamówień powyżej 299,00 zł.

Sprawdzić stan zamówienia

Zostań członkiem wspólnoty miłośników książek z całego świata i zyskaj mnóstwo korzyści. Załóż konto bezpłatnie

Darmowa dostawa z usługą Inpost oraz Orlen od 299.00 zł

DPD Kurier 12.99 zł Poczta Polska 18.99 zł Paczkomat 13.99 zł InPost Kurier 12.99 zł Punkt DPD 13.99 zł

Kontakt

Jak kupować

Pomoc

Moje konto

▸ Pusty :-(

Darmowa dostawa dla zamówień powyżej 299,00 zł.

Advanced Analytics and Learning on Temporal Data

Name: Advanced Analytics and Learning on Temporal Data
Brand: Springer, Berlin
SKU: 50043551
Price: 223.3 PLN
Availability: InStock
Author: Vincent Lemaire
ISBN: 9783032155344

10th ECML PKDD Workshop, AALTD 2025, Porto, Portugal, September 19, 2025, Revised Selected Papers

Język

Angielski

Książka Miękka

Kod Libristo: 50043551

Wydawnictwo Springer, Berlin, marzec 2026

This book constitutes the revised selected papers of the 10th ECML PKDD workshop on Advanced Analyti... Cały opis

Kod Libristo: 50043551

125 b

223.30 zł

Dostępna u dostawcy Wysyłamy za 5-8 dni

Nawet do 30 dni na zwrot

Klienci kupili także

Ultimate Guard Sidewinder 100+ Xenoskin Magic: The Gathering "Edge of Eternities" - Blinkmoth Nexus Artykuły papiernicze

Artykuły papiernicze

78.08 zł

colpa di tacere Daniela Dawan

Miękka

86.06 zł

Der letzte Tag an dem du prokrastinierst Jonas Vogel

Miękka

120.96 zł

Le matériel agricole de nos anciens : les travaux d'hiver Bernard Gibert

Twarda

246.12 zł

Une valise pour l'humanité Lapointe

Miękka

143.98 zł

Pompas De Jabon 4 Años. 3º Trim.(Galicia) CAMPUZANO VALIENTE

Książka

178.68 zł

HUNTERxHUNTER. Vol.2, 2 DVD Hiroshi Koujina

DVD

104.17 zł

This book constitutes the revised selected papers of the 10th ECML PKDD workshop on Advanced Analytics and Learning on Temporal Data, AALTD 2025, held in Porto, Portugal, on September 19, 2025.

The 13 full papers presented here were carefully reviewed and selected from 22 submissions. The papers focus on the following topics: Clustering and Analysis of Time Series; Forecasting and Prediction; Analysis and Processing of Time Series; Models and Approaches Based on Deep Learning and LLMs; Time Series Classification; Augmentation, Imputation, and Preprocessing Techniques.