nav atļauts
nav atļauts
Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).
Nepieciešamā programmatūra
Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)
Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)
Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.
.- Anomaly Detection with Foundation Models.
.- GPT-4V-AD: Exploring Grounding Potential of VQA-oriented GPT-4V for Zero-shot Anomaly Detection.
.- CLIP-AD: A Language-Guided Staged Dual-Path Model for Zero-shot Anomaly Detection.
.- DDPM-MoCo: Advancing Industrial Surface Defect Generation and Detection with Generative and Contrastive Learning.
.- Dual Memory-guided Probabilistic Model for Weakly-supervised Anomaly Detection.
.- Deep Learning for Human Activity Recognition.
.- Real-Time Human Action Prediction via Pose Kinematics.
.- Uncertainty Awareness for Unsupervised Domain Adaptation on Human Activity Recognition.
.- Deep Interaction Feature Fusion for Robust Human Activity Recognition.
.- How effective are Self-Supervised models for Contact Identification in Videos.
.- A Wearable Multi-Modal Edge-Computing System for Real-Time Kitchen Activity Recognition.