Artificial Intelligence and Machine Learning in Smart City Planning
Langue : anglais
Edité par Elsevier, 2023
- Livre broché
- Neuf

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- Titre
- Artificial Intelligence and Machine Learning in Smart City Planning
- Éditeur
- Elsevier
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0323995039
- ISBN à 13 chiffres
- 9780323995030
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À propos de l’auteur
Chandan Kumar Shiva has completed his BTech in electrical and electronics engineering from Ran Vijay Singh College of Engineering & Technology, Jamshedpur, India. He holds a PhD from the Indian Institute of Technology (Indian School of Mines), Dhanbad, Jharkhand, India. At present, he is Assistant Professor in the Department of Electrical and Electronics Engineering at SR University, Warangal, India. His field of interest comprises artificial intelligent techniques, smart grid, automatic generation control, and power system optimization.
Mohan Rao Ungarala is a lecturer in the Department of Applied Sciences at Université du Québec à Chicoutimi (UQAC), Québec, Canada. Since 2018, he is also a postdoctoral researcher at UQAC with the Research Chair on the Aging of Power Network Infrastructure. Dr. Mohan is a senior member of the IEEE and a member of the IEEE DEIS. Since 2019, he is an active member of the IEEE DEIS Technical Committee on "Liquid Dielectrics", and led an IEEE International Study Group on "Pre-breakdown in Ester Liquids". His main research interests include aging phenomena of high-voltage insulation, condition monitoring of electrical apparatus, alternative dielectric materials, transformer insulation in cold countries, and AIML applications.
Shriram S. Rangarajan is Associate Professor at SR University, Warangal, India. His industrial and R&D experience includes working as Test Engineer at M.S. Kennedy Corporation in New York, Research Associate and Planning Engineer at London Hydro Inc. in Canada, Global Research Consultant at General Electric in Bangalore, and Research Assistant at Duke Energy eGrid--Clemson University Restoration Institute in United States.
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