Geochemical Mechanics and Deep Neural Network Modeling

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, Palgrave Macmillan Aug 2023, 2023

9811936617 / 9789811936616

Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschlandbuchversandmimpf2000

Verkäufer/-in mit 5 Sternen

Verkäufer:in bei AbeBooks seit 23. Januar 2017

Softcover

Zustand: Neu

EUR 160,49

EUR 60,00 Versand 
Versand von Deutschland nach USA

Anzahl: 1 verfügbar

In den Warenkorb
30 Tage kostenlose Rückgabe

Artikelbeschreibung des Verkäufers

This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The recent understandings about global earth mechanics are widely based on huge amounts of monitoring data accumulated using global networks of precise seismic stations, satellite monitoring of gravity, very large baseline interferometry, and the Global Positioning System. New discoveries in materials sciences of rocks and minerals and of rock deformation with fluid water in the earth also provide essential information. This book presents recent work on natural geometry, spatial and temporal distribution patterns of various cracks sealed by minerals, and time scales of their crack sealing in the plate boundary. Furthermore, the book includes a challenging investigation of stochastic earthquake prediction testing by means of the updated deep machine learning of a convolutional neural network with multi-labeling of large earthquakes and of the generative autoencoder modeling of global correlated seismicity. Their manifestation in this book contributes to the development of human societyresilient from natural hazards. Presented here are (1) mechanics of natural crack sealing and fluid flow in the plate boundary regions, (2) large-scale permeable convection of the plate boundary, (3) the rapid process of massive extrusion of plate boundary rocks, (4) synchronous satellite gravity and global correlated seismicity, (5) Gaussian network dynamics of global correlated seismicity, and (6) prediction testing of plate boundary earthquakes by machine learning and generative autoencoders.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 288 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9789811936616

Titel
Geochemical Mechanics and Deep Neural Network Modeling
Autor
Mitsuhiro Toriumi
Verlag
Springer, Palgrave Macmillan Aug 2023
Erscheinungsjahr
2023
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
9811936617
ISBN-13
9789811936616
Artikelgewicht
493 Gramm
Abmessungen
235x155x15 mm

buchversandmimpf2000

Emtmannsberg, BAYE, Deutschland

Verkäufer/-in mit 5 Sternen

Verkäufer:in bei AbeBooks seit 23. Januar 2017

Versandkosten von Deutschland nach USA

Artikel60 bis 60 Werktage60 bis 60 Werktage
Erster ArtikelEUR 60,00EUR 75,00
Die Versandzeiten werden von den Verkäuferinnen und Verkäufern festgelegt. Sie variieren je nach Versanddienstleister und Standort. Sendungen, die den Zoll passieren, können Verzögerungen unterliegen. Eventuell anfallende Abgaben oder Gebühren sind von der Käuferin bzw. dem Käufer zu tragen. Die Verkäuferin bzw. der Verkäufer kann Sie bezüglich zusätzlicher Versandkosten kontaktieren, um einen möglichen Anstieg der Versandkosten für Ihre Artikel auszugleichen.

Zahlungsarten

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • PayPal
  • Vorauskasse

Shopbeschreibung

Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur

Spezialisierung

Modernes Antiquariat - Bücher von 1960 bis heute

Unternehmensdaten der Verkäuferin bzw. des Verkäufers

buchversandmimpf2000

Deutschland

Impressum

Gesetzliche Anbieterkennung:

Thorsten Retsch
Buchversand Mimpf2000
Oberölschnitz 16
95517 Emtmannsberg
Deutschland
Telefon: 092092023188
E-Mail: order@buchversandmimpf2000.de
USt-IdNr.: DE 235096871

Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.