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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches : Theory and Practical Applications
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches : Theory and Practical Applications
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches : Theory and Practical Applications
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches : Theory and Practical Applications
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications
Verlag: Elsevier Science & Technology|Elsevier, 2020
ISBN 10: 0128193654 ISBN 13: 9780128193655
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches tackles multivariate challenges in process monitoring by merging the advantages of univariate and traditional multivariate techniques to enhance their performance .
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches
Verlag: Elsevier Science & Technology, Elsevier, 2020
ISBN 10: 0128193654 ISBN 13: 9780128193655
Sprache: Englisch
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches tackles multivariate challenges in process monitoring by merging the advantages of univariate and traditional multivariate techniques to enhance their performance and widen their practical applicability. The book proceeds with merging the desirable properties of shallow learning approaches - such as a one-class support vector machine and k-nearest neighbours and unsupervised deep learning approaches - to develop more sophisticated and efficient monitoring techniques. Finally, the developed approaches are applied to monitor many processes, such as waste-water treatment plants, detection of obstacles in driving environments for autonomous robots and vehicles, robot swarm, chemical processes (continuous stirred tank reactor, plug flow rector, and distillation columns), ozone pollution, road traffic congestion, and solar photovoltaic systems. Englisch.
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches : Theory and Practical Applications
Verlag: Elsevier Science & Technology, Elsevier, 2020
ISBN 10: 0128193654 ISBN 13: 9780128193655
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 145,00
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In den WarenkorbTaschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches tackles multivariate challenges in process monitoring by merging the advantages of univariate and traditional multivariate techniques to enhance their performance and widen their practical applicability. The book proceeds with merging the desirable properties of shallow learning approaches - such as a one-class support vector machine and k-nearest neighbours and unsupervised deep learning approaches - to develop more sophisticated and efficient monitoring techniques. Finally, the developed approaches are applied to monitor many processes, such as waste-water treatment plants, detection of obstacles in driving environments for autonomous robots and vehicles, robot swarm, chemical processes (continuous stirred tank reactor, plug flow rector, and distillation columns), ozone pollution, road traffic congestion, and solar photovoltaic systems.
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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