Machine Learning Applications in Industrial Solid Ash
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Inc Dez 2023, 2023
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Machine Learning Applications in Industrial Solid Ash begins with fundamentals in solid ash, covering the status of solid ash generation and management. The book moves on to foundational knowledge on ML in solid ash management, which provides a brief introduction of ML for solid ash applications. The reference then goes on to discuss ML approaches currently used to address problems in solid ash management and recycling, including solid ash generation, clustering analysis, origin identification, reactivity prediction, leaching potential modelling and metal recovery evaluation, etc. Finally, potential future trends and challenges in the field are discussed.Offering the ability to process large or complex datasets, machine learning (ML) holds huge potential to reshape the whole status for solid ash management and recycling. This book is the first published book about ML in solid ash management and recycling. It highlights fundamental knowledge and recent advances in this topic, offering readers new insight into how these tools can be utilized to enhance their own work. …
Codice articolo 9780443155246
- Titolo
- Machine Learning Applications in Industrial Solid Ash
- Autore
- Qiusong Chen
- Editore
- Elsevier Inc Dez 2023
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0443155240
- ISBN 13
- 9780443155246
- Peso dell'articolo
- 423 grammi
- Dimensioni
- 229x152x17 mm
Machine Learning Applications in Industrial Solid Ash begins with fundamentals in solid ash, covering the status of solid ash generation and management. The book moves on to foundational knowledge on ML in solid ash management, which provides a brief introduction of ML for solid ash applications. The reference then goes on to discuss ML approaches currently used to address problems in solid ash management and recycling, including solid ash generation, clustering analysis, origin identification, reactivity prediction, leaching potential modelling and metal recovery evaluation, etc. Finally, potential future trends and challenges in the field are discussed.
Offering the ability to process large or complex datasets, machine learning (ML) holds huge potential to reshape the whole status for solid ash management and recycling. This book is the first published book about ML in solid ash management and recycling. It highlights fundamental knowledge and recent advances in this topic, offering readers new insight into how these tools can be utilized to enhance their own work.
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