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 | |
 

Managing Data From Knowledge Bases: Querying and Extraction, Zhang


Варианты приобретения
Цена: 15372.00р.
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: Zhang
Название:  Managing Data From Knowledge Bases: Querying and Extraction
ISBN: 9783319949345
Издательство: Springer
Классификация:




ISBN-10: 3319949349
Обложка/Формат: Hardcover
Страницы: 139
Вес: 0.40 кг.
Дата издания: 2018
Язык: English
Издание: 1st ed. 2018
Иллюстрации: 32 illustrations, color; 9 illustrations, black and white; xiii, 139 p. 41 illus., 32 illus. in color.
Размер: 234 x 156 x 11
Читательская аудитория: General (us: trade)
Основная тема: Data Mining and Knowledge Discovery
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание: Their feature modelling approach eschews the knowledge requirement on both the querying languages and system.To extract knowledge from unstructured Web sources, the authors examine two kinds of Web sources containing unstructured data: the source code from Web repositories and the posts in programming question-answering communities.


Rational Reasoning with Finite Conditional Knowledge Bases

Автор: Christian Eichhorn
Название: Rational Reasoning with Finite Conditional Knowledge Bases
ISBN: 3476048233 ISBN-13(EAN): 9783476048233
Издательство: Springer
Рейтинг:
Цена: 6986.00 р.
Наличие на складе: Есть у поставщика Поставка под заказ.

Описание: Nonmonotonic reasoning is a discipline of computer science, epistemology, and cognition: It models inferences where classical logic is inadequate in symbolic AI, defines normative models for reasoning with defeasible information in epistemology, and models human reasoning under information change in cognition. Its building blocks are defeasible rules formalised as DeFinetti conditionals. In this thesis, Christian Eichhorn examines qualitative and semi-quantitative inference relations on top said conditionals, using the conditional structure of the knowledge base and Spohn’s Ordinal Conditional Functions, using established properties. Converting network approaches from probabilistics, he shows how to approach the relations with regard to implementation.


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