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Machine Learning for Cyber Physical Systems: Selected papers from the International Conference ML4CPS 2016 - Couverture souple
Livre 4 sur 9: Technologien für die intelligente Automation
Synopsis
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À propos de l'auteur
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Beyerer is Professor at the Department for Interactive Real-Time Systems at the Karlsruhe Institute of Technology. In addition he manages the Fraunhofer Institute of Optronics, System Technologies and Image Exploitation IOSB.
Prof. Dr. Oliver Niggemann is Professor for Embedded Software Engineering. His research interests are in the field of Distributed Real-time Software and in the fields of analysis and diagnosis of distributed systems. He is a board member of the inIT and a senior researcher at the Fraunhofer Application Center Industrial Automation INA located in Lemgo.
Dr. Christian Kühnert is a senior researcher at the Fraunhofer Institute of Optronics, System Technologies and Image Exploitation IOSB. His research interests are in the field of machine-learning, data-fusion and data-driven condition monitoring.
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Machine Learning for Cyber Physical Sys (eng)
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Machine Learning for Cyber Physical Systems
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Machine Learning for Cyber Physical Systems: Selected papers from the International Conference ML4CPS 2016 (Technologien für die intelligente Automation, 3)
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Machine Learning for Cyber Physical Systems : Selected Papers from the International Conference Ml4cps 2016
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Machine Learning for Cyber Physical Systems : Selected Papers from the International Conference Ml4cps 2016
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Machine Learning for Cyber Physical Systems
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Berlin Springer Berlin Heidelberg Springer Dez 2016, 2016
ISBN 10 : 3662538059
ISBN 13 : 9783662538050
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The work presents new approaches to Machine Learning for Cyber Physical Systems, experiences and visions. It contains some selected papers from the international Conference ML4CPS - Machine Learning for Cyber Physical Systems, which was held in Karlsruhe, September 29th, 2016.Cyber Physical Systems are characterized by their ability to adapt and to learn: They analyze their environment and, based on observations, they learn patterns, correlations and predictive models. Typical applications are condition monitoring, predictive maintenance, image processing and diagnosis. Machine Learning is the key technology for these developments. 72 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783662538050
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Machine Learning for Cyber Physical Systems
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Springer Berlin Heidelberg, 2016
ISBN 10 : 3662538059
ISBN 13 : 9783662538050
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Machine Learning for Cyber Physical Systems | Selected papers from the International Conference ML4CPS 2016
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Taschenbuch. Etat : Neu. Machine Learning for Cyber Physical Systems | Selected papers from the International Conference ML4CPS 2016 | Jürgen Beyerer (u. a.) | Taschenbuch | vii | Englisch | 2016 | Springer Vieweg | EAN 9783662538050 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 108160162
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Machine Learning for Cyber Physical Systems: Selected papers from the International Conference ML4CPS 2016 (Technologien f?r die intelligente Automation)
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Machine Learning for Cyber Physical Systems : Selected papers from the International Conference ML4CPS 2016
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Springer, Berlin, Springer Vieweg, 2016
ISBN 10 : 3662538059
ISBN 13 : 9783662538050
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The work presents new approaches to Machine Learning for Cyber Physical Systems, experiences and visions. It contains some selected papers from the international Conference ML4CPS - Machine Learning for Cyber Physical Systems, which was held in Karlsruhe, September 29th, 2016.Cyber Physical Systems are characterized by their ability to adapt and to learn: They analyze their environment and, based on observations, they learn patterns, correlations and predictive models. Typical applications are condition monitoring, predictive maintenance, image processing and diagnosis. Machine Learning is the key technology for these developments. N° de réf. du vendeur 9783662538050
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