Machine learning applied composite (39 résultats)
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
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Vendeur : Chiron Media, Wallingford, Royaume-UniChiron Media
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EUR 18,13 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 10 disponible(s)
PF. Etat : New.
Machine Learning Applied to Composite Materials
Kushvaha, Vinod (Editor) / Sanjay, M. R. (Editor) / Madhushri, Priyanka (Editor)
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-UniRevaluation Books
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EUR 11,70 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Paperback. Etat : Brand New. 206 pages. 9.21x6.14x0.43 inches. In Stock.
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Vendeur : Basi6 International, Irving, TX, Etats-UnisBasi6 International
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Frais de port gratuitsExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 10 disponible(s)
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
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EUR 14,02 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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Vendeur : StainesBook, Weybridge, SURRE, Royaume-UniStainesBook
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Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-UnisCalifornia Books
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Frais de port gratuitsExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-UniMajestic Books
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Vendeur : preigu, Osnabrück, Allemagnepreigu
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EUR 70,00 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 5 disponible(s)
Taschenbuch. Etat : Neu. Machine Learning Applied to Composite Materials | Vinod Kushvaha (u. a.) | Taschenbuch | Composites Science and Technology | vi | Englisch | 2023 | Springer | EAN 9789811962806 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer…[dot]com | Anbieter: preigu.
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Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-UnisBooks Puddle
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EUR 262,12
EUR 3,45 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 3 disponible(s)
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Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-UnisBooks Puddle
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Etat : New. 1st ed. 2022 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-UnisBooks Puddle
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EUR 3,45 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
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Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces the approach of Machine Learning (ML) based predictive models in the design of composite materials to achieve the required properties for certain applications. ML can learn from existing experimental data obtained from very limited… number of experiments and subsequently can be trained to find solutions of the complex non-linear, multi-dimensional functional relationships without any prior assumptions about their nature. In this case the ML models can learn from existing experimental data obtained from (1) composite design based on various properties of the matrix material and fillers/reinforcements (2) material processing during fabrication (3) property relationships. Modelling of these relationships using ML methods significantly reduce the experimental work involved in designing new composites, and therefore offer a new avenue for material design and properties. The book caters to students, academics and researchers who are interested in the field of materialcomposite modelling and design.
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Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces the approach of Machine Learning (ML) based predictive models in the design of composite materials to achieve the required properties for certain applications. ML can learn from existing experimental data obtained from very limited number… of experiments and subsequently can be trained to find solutions of the complex non-linear, multi-dimensional functional relationships without any prior assumptions about their nature. In this case the ML models can learn from existing experimental data obtained from (1) composite design based on various properties of the matrix material and fillers/reinforcements (2) material processing during fabrication (3) property relationships. Modelling of these relationships using ML methods significantly reduce the experimental work involved in designing new composites, and therefore offer a new avenue for material design and properties. The book caters to students, academics and researchers who are interested in the field of materialcomposite modelling and design.
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Vendeur : Biblios, frankfurt am main, HESSE, AllemagneBiblios
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Vendeur : GreatBookPrices, Columbia, MD, Etats-UnisGreatBookPrices
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-UniRevaluation Books
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EUR 11,70 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Paperback. Etat : Brand New. 204 pages. 9.25x6.10x0.46 inches. In Stock.
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-UniRevaluation Books
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EUR 11,70 expéditionExpédition depuis Royaume-Uni vers Etats-UnisQuantité disponible : 2 disponible(s)
Hardcover. Etat : Brand New. 204 pages. 9.25x6.10x0.71 inches. In Stock.
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-UniRia Christie Collections
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Vendeur : GreatBookPricesUK, Woodford Green, Royaume-UniGreatBookPricesUK
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Vendeur : Kennys Bookstore, Olney, MD, Etats-UnisKennys Bookstore
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EUR 9,07 expéditionExpédition nationale : Etats-UnisQuantité disponible : 15 disponible(s)
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Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AllemagneBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book introduces the approach of Machine Learning (ML) based predictive models in the design of composite materials to achieve the required properties for certain applications. ML can learn from existing experimental data obtained f…rom very limited number of experiments and subsequently can be trained to find solutions of the complex non-linear, multi-dimensional functional relationships without any prior assumptions about their nature. In this case the ML models can learn from existing experimental data obtained from (1) composite design based on various properties of the matrix material and fillers/reinforcements (2) material processing during fabrication (3) property relationships. Modelling of these relationships using ML methods significantly reduce the experimental work involved in designing new composites, and therefore offer a new avenue for material design and properties. The book caters to students, academics and researchers who are interested in the field of materialcomposite modelling and design. 204 pp. Englisch.
Langue : anglais
Edité par Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2023
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagnemoluna
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EUR 48,99 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
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