Контакты/Проезд  Доставка и Оплата Помощь/Возврат
История
  +7(495) 980-12-10
  пн-пт: 10-18 сб,вс: 11-18
  shop@logobook.ru
   
    Поиск книг                    Поиск по списку ISBN Расширенный поиск    
Найти
  Зарубежные издательства Российские издательства  
Авторы | Каталог книг | Издательства | Новинки | Учебная литература | Акции | Хиты | |
 

Predicting Real World Behaviors from Virtual World Data, Muhammad Aurangzeb Ahmad; Cuihua Shen; Jaideep Sri


Варианты приобретения
Цена: 9781.00р.
Кол-во:
Наличие: Поставка под заказ.  Есть в наличии на складе поставщика.
Склад Америка: Есть  
При оформлении заказа до: 2025-07-28
Ориентировочная дата поставки: Август-начало Сентября
При условии наличия книги у поставщика.

Добавить в корзину
в Мои желания

Автор: Muhammad Aurangzeb Ahmad; Cuihua Shen; Jaideep Sri
Название:  Predicting Real World Behaviors from Virtual World Data
ISBN: 9783319348490
Издательство: Springer
Классификация:

ISBN-10: 3319348493
Обложка/Формат: Paperback
Страницы: 118
Вес: 0.20 кг.
Дата издания: 24.09.2016
Серия: Springer Proceedings in Complexity
Язык: English
Размер: 234 x 156 x 7
Основная тема: Computer Science
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание: There is a growing body of literature that focuses on the similarities and differences between how people behave in the offline world vs. Each chapter will focus on a different aspect of virtual worlds to real world prediction e.g., demographics, personality, location, etc.


Predicting Transcription Factor Complexes

Автор: Thorsten Will
Название: Predicting Transcription Factor Complexes
ISBN: 3658082682 ISBN-13(EAN): 9783658082680
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 13974.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: In his master thesis Thorsten Will proposes the substantial information content of protein complexes involving transcription factors in the context of gene regulatory networks, designs the first computational approaches to predict such complexes as well as their regulatory function and verifies the practicability using data of the well-studied yeast S.cereviseae. The novel insights offer extensive capabilities towards a better understanding of the combinatorial control driving transcriptional regulation.

Predicting Recidivism Using Survival Models

Автор: Peter Schmidt; Ann D. Witte
Название: Predicting Recidivism Using Survival Models
ISBN: 1461283434 ISBN-13(EAN): 9781461283430
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 13974.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: Our interest in the statistical modeling of data on the timing of recidivism began in the mid 1970s when we were both junior members of the eco- nomics department at the University of North Carolina.


ООО "Логосфера " Тел:+7(495) 980-12-10 www.logobook.ru
   В Контакте     В Контакте Мед  Мобильная версия