Tabla de Contenidos: “…7.1.3 Marginalized Denoising Dictionary Learning with Locality Constraint -- 7.1.3.1 Preliminaries and Motivations -- 7.1.3.2 LC-LRD Revisited -- 7.1.3.3 Marginalized Denoising Auto-encoder (mDA) -- 7.1.3.4 Proposed MDDL Model -- 7.1.3.5 Optimization -- 7.1.3.6 Classi cation Based on MDDL -- 7.1.4 Experiments -- 7.1.4.1 Experimental Settings -- 7.1.4.2 Face Recognition -- 7.1.4.3 Object Recognition -- 7.1.4.4 Digits Recognition -- 7.1.5 Conclusion -- 7.1.6 Future Works -- 7.2 Learning a Deep l8 Encoder for Hashing -- 7.2.1 Introduction -- 7.2.1.1 Problem De nition and Background -- 7.2.1.2 Related Work -- 7.2.2 ADMM Algorithm -- 7.2.3 Deep l8 Encoder -- 7.2.4 Deep l8 Siamese Network for Hashing -- 7.2.5 Experiments in Image Hashing -- 7.2.6 Conclusion -- References -- 8 Action Recognition -- 8.1 Deeply Learned View-Invariant Features for Cross-View Action Recognition -- 8.1.1 Introduction -- 8.1.2 Related Work -- 8.1.3 Deeply Learned View-Invariant Features -- 8.1.3.1 Sample-Af nity Matrix (SAM) -- 8.1.3.2 Preliminaries on Autoencoders -- 8.1.3.3 Single-Layer Feature Learning -- 8.1.3.4 Learning -- 8.1.3.5 Deep Architecture -- 8.1.4 Experiments -- 8.1.4.1 IXMAS Dataset -- One-to-One Cross-view Action Recognition -- Many-to-One Cross-view Action Recognition -- 8.1.4.2 Daily and Sports Activities Data Set -- Many-to-One Cross-view Action Classi cation -- 8.2 Hybrid Neural Network for Action Recognition from Depth Cameras -- 8.2.1 Introduction -- 8.2.2 Related Work -- 8.2.3 Hybrid Convolutional-Recursive Neural Networks -- 8.2.3.1 Architecture Overview -- 8.2.3.2 3D Convolutional Neural Networks -- 8.2.3.3 3D Recursive Neural Networks -- 8.2.3.4 Multiple 3D-RNNs -- 8.2.3.5 Model Learning -- 8.2.3.6 Classi cation -- 8.2.4 Experiments -- 8.2.4.1 MSR-Gesture3D Dataset -- 8.2.4.2 MSR-Action3D Dataset -- 8.3 Summary -- References…”

Tabla de Contenidos: “…3.4.1 Read-only-Interface -- 3.4.2 Immutable-Klasse -- 3.4.3 Marker-Interface -- 3.4.4 Konstantensammlungen und Aufzählungen -- 3.4.5 Value Object (Data Transfer Object) -- 3.5 Prinzipien guten OO-Designs -- 3.5.1 Geheimnisprinzip nach Parnas -- 3.5.2 Law of Demeter -- 3.5.3 SOLID-Prinzipien -- 3.6 Formen der Varianz -- 3.6.1 Grundlagen der Varianz -- 3.6.2 Kovariante Rückgabewerte -- 3.7 Generische Typen (Generics) -- 3.7.1 Einführung -- 3.7.2 Generics und Auswirkungen der Type Erasure -- 3.8 Weiterführende Literatur -- 4 Lambdas, Methodenreferenzen und Defaultmethoden -- 4.1 Einstieg in Lambdas -- 4.1.1 Syntax von Lambdas -- 4.1.2 Functional Interfaces und SAM-Typen -- 4.1.3 Exceptions in Lambdas -- 4.2 Syntaxerweiterungen in Interfaces -- 4.2.1 Defaultmethoden -- 4.2.2 Statische Methoden in Interfaces -- 4.3 Methodenreferenzen -- 4.4 Externe vs. interne Iteration -- 4.5 Wichtige Functional Interfaces für Collections -- 4.5.1 Das Interface Predicate&lt -- T&gt -- -- 4.5.2 Das Interface UnaryOperator&lt -- T&gt -- -- 4.6 Praxiswissen: Definition von Lambdas -- 5 Java-Grundlagen -- 5.1 Die Klasse Object -- 5.1.1 Die Methode toString() -- 5.1.2 Die Methode equals() -- 5.2 Primitive Typen und Wrapper-Klassen -- 5.2.1 Grundlagen -- 5.2.2 Konvertierung von Werten -- 5.2.3 Wissenswertes zu Auto-Boxing und Auto-Unboxing -- 5.2.4 Ausgabe und Verarbeitung von Zahlen -- 5.3 Stringverarbeitung -- 5.3.1 Die Klasse String -- 5.3.2 Die Klassen StringBuffer und StringBuilder -- 5.3.3 Ausgaben mit format() und printf() -- 5.3.4 Die Methode split() und reguläre Ausdrücke -- 5.3.5 Optimierung bei Strings in JDK 9 -- 5.3.6 Neue Methoden in der Klasse String in JDK 11 -- 5.4 Varianten innerer Klassen -- 5.5 Ein- und Ausgabe (I/O) -- 5.5.1 Dateibehandlung und die Klasse File -- 5.5.2 Ein- und Ausgabestreams im Überblick…”

Tabla de Contenidos: “…-- 1) Sympathetic-adrenal-medullary (SAM) system -- 2) Hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis -- Causes of stress -- Stress can shrink our brain -- How do we measure stress? …”