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ICA ist ein statistisches Verfahren, um versteckte Faktoren aus einer großen Anzahl von Messergebnissen herauszufiltern. Wichtige potentielle Anwendungen dieses Verfahrens sind Bildverarbeitung, Data Mining und Signaltrennung. Die Autoren sind Mitglieder einer Forschungsgruppe, die für innovative Ideen auf diesem Gebiet bekannt ist. Bereits heute bietet jede Konferenz über neuronale Netze oder Signalverarbeitung Veröffentlichungen zum Thema ICA; man erwartet, dass sich dieses Gebiet schnell…

Independent Component Analysis (el. knyga) (skaityta knyga) | knygos.lt

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Aprašymas

ICA ist ein statistisches Verfahren, um versteckte Faktoren aus einer großen Anzahl von Messergebnissen herauszufiltern. Wichtige potentielle Anwendungen dieses Verfahrens sind Bildverarbeitung, Data Mining und Signaltrennung. Die Autoren sind Mitglieder einer Forschungsgruppe, die für innovative Ideen auf diesem Gebiet bekannt ist. Bereits heute bietet jede Konferenz über neuronale Netze oder Signalverarbeitung Veröffentlichungen zum Thema ICA; man erwartet, dass sich dieses Gebiet schnell etabliert und in die Studienpläne aufgenommen wird.

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ICA ist ein statistisches Verfahren, um versteckte Faktoren aus einer großen Anzahl von Messergebnissen herauszufiltern. Wichtige potentielle Anwendungen dieses Verfahrens sind Bildverarbeitung, Data Mining und Signaltrennung. Die Autoren sind Mitglieder einer Forschungsgruppe, die für innovative Ideen auf diesem Gebiet bekannt ist. Bereits heute bietet jede Konferenz über neuronale Netze oder Signalverarbeitung Veröffentlichungen zum Thema ICA; man erwartet, dass sich dieses Gebiet schnell etabliert und in die Studienpläne aufgenommen wird.

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