Informatik (14.427 Artikel)

6th International Joint Conference, E-Vote-ID 2021, Virtual Event, October 5-8, 2021, Proceedings

First International Joint Conference, E-Vote-ID 2016, Bregenz, Austria, October 18-21, 2016, Proceedings

Second International Joint Conference, E-Vote-ID 2017, Bregenz, Austria, October 24-27, 2017, Proceedings

This book constitutes the proceedings of the 5th International Conference on Electronic Voting, E-Vote-ID 2020, held online -due to COVID -19- in Bregenz, Austria, in October 2020. The 14 full pape...

7th International Joint Conference, E-Vote-ID 2022, Bregenz, Austria, October 4-7, 2022, Proceedings

8th International Joint Conference, E-Vote-ID 2023, Luxembourg City, Luxembourg, October 3-6, 2023, Proceedings

9th International Joint Conference, E-Vote-ID 2024, Tarragona, Spain, October 2-4, 2024, Proceedings

Cet ouvrage permet d'apprendre à utiliser les Outils Simscape et SimpowerSystems pour modéliser et simuler des circuits électroniques, électromécaniques et électronique de puissance. Pour utiliser ...

Vorwort.- 1.1 Datenklassen.- 1.2 Potentielle Vorteile von Archivsystemen.- 1.3 Ein bißchen Terminologie.- 1.4 Konventionen in diesem Buch.- Die Architektur von Archivsystemen.- 2.1 Die System-Archi...

Dieses Buch über elementare Aussagenlogik (wie auch seine geplante Fortsetzung über Elementare Prädikatenlogik und Universelle Algebra) ist aus Vorlesungen an der Technischen Universität München en...

Das Buch führt in leicht verständlicher und dennoch präziser Form in die Grundlagen der Berechenbarkeitstheorie ein. Es richtet sich an Informatikstudenten, ist aber für alle an der algorithmischen...

Auf wie viele Arten und Weisen können die Elemente einer Menge einer anderen zugeordnet werden? Wie viele Möglichkeiten gibt es, aus einer Menge eine bestimmte Anzahl von Elementen auszuwählen? Wie...

Dimensionality reduction, also known as manifold learning, is an area of machine learning used for extracting informative features from data for better representation of data or separation between ...

Dimensionality reduction, also known as manifold learning, is an area of machine learning used for extracting informative features from data for better representation of data or separation between ...

Distributed Computing is rapidly becoming the principal computing paradigm in diverse areas of computing, communication, and control. Processor clusters, local and wide area networks, and the infor...