Zum Hauptinhalt springen

Objective Information Theory

by Jianfeng Xu, Shuliang Wang, Zhenyu Liu, Yashi Wang, Yingfei Wang, Yingxu Dang
1st ed. 2023. - Singapore: Springer Nature Singapore, Imprint: Springer, 2023
Online Monographie, Elektronische Ressource - 1 Online-Ressource (XI, 97 p. 1 illus)

Ermittle Ausleihstatus...

Titel:
Objective Information Theory
Verantwortlichkeitsangabe: by Jianfeng Xu, Shuliang Wang, Zhenyu Liu, Yashi Wang, Yingfei Wang, Yingxu Dang
Autor/in / Beteiligte Person: Xu, Jianfeng ; Wang, Shuliang ; Liu, Zhenyu ; Wang, Yashi ; Wang, Yingfei ; Dang, Yingxu
Lokaler Link:
Link:
Verwandtes Werk:
Ausgabe: 1st ed. 2023
Veröffentlichung: Singapore: Springer Nature Singapore, Imprint: Springer, 2023
Medientyp: Monographie
Datenträgertyp: Elektronische Ressource
Umfang: 1 Online-Ressource (XI, 97 p. 1 illus)
ISBN: 9789811999291
DOI: 10.1007/978-981-19-9929-1
Schlagwort:
  • Information modeling
  • Artificial intelligence—Data processing
  • Computer science
  • Artificial intelligence
Sonstiges:
  • Online-Ressource [Kann nicht per Fernleihe bestellt werden!]
  • Gesamttitelangabe: SpringerBriefs in Computer Science
  • Printed edition: 9789811999284
  • Printed edition: 9789811999307
  • hbz Verbund-ID: HT030004622

Klicken Sie ein Format an und speichern Sie dann die Daten oder geben Sie eine Empfänger-Adresse ein und lassen Sie sich per Email zusenden.

oder
oder

Wählen Sie das für Sie passende Zitationsformat und kopieren Sie es dann in die Zwischenablage, lassen es sich per Mail zusenden oder speichern es als PDF-Datei.

oder
oder

Bitte prüfen Sie, ob die Zitation formal korrekt ist, bevor Sie sie in einer Arbeit verwenden. Benutzen Sie gegebenenfalls den "Exportieren"-Dialog, wenn Sie ein Literaturverwaltungsprogramm verwenden und die Zitat-Angaben selbst formatieren wollen.

xs 0 - 576
sm 576 - 768
md 768 - 992
lg 992 - 1200
xl 1200 - 1366
xxl 1366 -