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165反詐騙

古典詩詞的女兒-葉嘉瑩

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商品類型
原文書 （4）
商品狀況
可訂購商品 （4）
庫存狀況
無庫存 （4）
商品定價
$800以上 （4）
出版日期
2020~2021 （1）
2018~2019 （1）
2016~2017 （1）
2016年以前 （1）
裝訂方式
平裝 （1）
精裝 （3）
作者
Francisco Herrera/ Sebasti嫕 Ventura/ Rafael Bello/ Chris Cornelis/ Amelia Zafra （1）
RAFAEL NOGUEI BELLO （1）
Rafael Bello (EDT)/ Rafael Falcon (EDT)/ Jos?Luis Verdegay (EDT) （1）
Rafael Espin (EDT)/ Rafael Bello PTrez (EDT)/ Angel Cobo (EDT)/ Jorge Marx (EDT)/ Renato A. ValdTs Olmos (EDT) （1）
出版社/品牌
Springer-Verlag New York Inc （2）
GLOBAL PUBLISHER SERVICES （1）
Springer-Nature New York Inc （1）

三民網路書店 / 搜尋結果

共4筆商品，1/1頁
SINLESS FLESH
滿額折
1.

SINLESS FLESH

作者：RAFAEL NOGUEI BELLO  出版社：GLOBAL PUBLISHER SERVICES  出版日：2020/08/19 裝訂：平裝
無庫存，下單後進貨(到貨天數約45-60天)
定價：1884 元， 優惠價：95 1790
Uncertainty Management With Fuzzy and Rough Sets ― Recent Advances and Applications
2.

Uncertainty Management With Fuzzy and Rough Sets ― Recent Advances and Applications

作者：Rafael Bello (EDT); Rafael Falcon (EDT); Jos?Luis Verdegay (EDT)  出版社：Springer-Nature New York Inc  出版日：2019/01/31 裝訂：精裝
This book offers a timely overview of fuzzy and rough set theories and methods. Based on selected contributions presented at the International Symposium on Fuzzy and Rough Sets, ISFUROS 2017, held in
若需訂購本書，請電洽客服
02-25006600[分機130、131]。
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Soft Computing for Business Intelligence
3.

Soft Computing for Business Intelligence

作者：Rafael Espin (EDT); Rafael Bello PTrez (EDT); Angel Cobo (EDT); Jorge Marx (EDT); Renato A. ValdTs Olmos (EDT)  出版社：Springer-Verlag New York Inc  出版日：2014/01/16 裝訂：精裝
The book Soft Computing for Business Intelligence is the remarkable output of a program based on the idea of joint trans-disciplinary research as supported by the Eureka Iberoamerica Network and the U
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Multiple Instance Learning ― Foundations and Algorithms
4.

Multiple Instance Learning ― Foundations and Algorithms

作者：Francisco Herrera; Sebasti嫕 Ventura; Rafael Bello; Chris Cornelis; Amelia Zafra  出版社：Springer-Verlag New York Inc  出版日：2016/11/17 裝訂：精裝
This book provides a general overview of multiple instance learning (MIL), defining the framework and covering the central paradigms. The authors discuss the most important algorithms for MIL such as
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