Szczegóły obiektu: Computer Science at CogPrints

Opis

• Tytuł.:
  Computer Science at CogPrints
• Wydawca:
  School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton
• Data dostępu:
  2011.06.13
• Abstrakt:
  Dział cyfrowego archiwum eprintów CogPrints, zawierający preprinty i postprinty publikacji z zakresu szeroko rozumianej informatyki, dostarczane przez samym autorów i udostępniane na zasadach otwartego dostępu w postaci pełnotekstowej. Tematyka tekstów dotyczy przede wszystkim zagadnień sztucznej inteligencji, teorii złożoności, systemów dynamicznych, interakcji człowieka z komputerem, systemów uczących się (uczenia się maszyn), rozpoznawania obrazów (widzenia) przez maszyny, sieci neuronowych, robotyki.
• komentarz:
  Prezentowany opis stanowi element sporządzonej na podstawie analizy krajowych i zagranicznych zasobów cyfrowych bazy wiedzy rejestrującej internetowe źródła informacji z zakresu nauk przyrodniczo-matematycznych. Został przygotowany przez pracowników Instytutu Informacji Naukowej i Bibliotekoznawstwa Uniwersytetu Jagiellońskiego w ramach projektu Synat. Treść publikacji stanowi odnośnik do opisanego zasobu (ten sam odnośnik znajduje się w polu Źródło). Całą bazę można przeglądać, wybierając w lewym panelu nawigacyjnym kolekcję tematyczną „Baza zasobów cyfrowych z zakresu nauk przyrodniczo-matematycznych”.
• Źródło: http://cogprints.org/view/subjects/comp.html
• Identyfikator dokumentu cyfrowego:
  DIGONLINE000165
• Temat i słowa kluczowe:
  eprinty
   ;
  sztuczna inteligencja
   ;
  sieci neuronowe
   ;
  robotyka
   ;
  systemy uczące się
• Język:
  mul
• KBN:
  Informatyka
• UKD:
  004 Informatyka
• Typ zasobu:
  strona naukowa
• Format:
  text/html
• Identyfikator zasobu: oai:jbc-test.dlibra.psnc.pl:194788
• Źródło finansowania:
  Synat

Obiekt znajduje się w kolekcjach:

Informacje dodatkowe

• Data utworzenia: 2012-12-06
• Data ostatniej modyfikacji: 2017-11-30
• Liczba wyświetleń treści obiektu: 20
• Możesz również pobrać opis tego obiektu w formatach:
  RDF
   ;
  OAI-PMH