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Predicting Brand Confusion in Imagery Markets Based on Deep Learning of Visual Advertisement Content

Titelangaben

Nakayama, Atsuho ; Baier, Daniel:
Predicting Brand Confusion in Imagery Markets Based on Deep Learning of Visual Advertisement Content.
In: Advances in Data Analysis and Classification. Bd. 14 (2020) . - S. 927-945.
ISSN 1862-5355
DOI: https://doi.org/10.1007/s11634-020-00429-0

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Zusätzliche Informationen: Published in the Special Issue on Learning in Data Science: Theory, Methods and Applications
Institutionen der Universität: Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XIV - Marketing und Innovation
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XIV - Marketing und Innovation > Lehrstuhl Betriebswirtschaftslehre XIV - Marketing und Innovation - Univ.-Prof. Dr. Daniel Baier
Fakultäten
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre
Titel an der UBT entstanden: Ja
Themengebiete aus DDC: 300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Eingestellt am: 03 Sep 2020 08:29
Letzte Änderung: 25 Okt 2023 11:50
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/56771