AI Techniques for Reliability Prediction for Electronic Components
Lingua: inglese
Editore: Engineering Science Reference, 2019
- Rilegato
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In the industry of manufacturing and design, one major constraint has been enhancing operating performance using less time. As technology continues to advance, manufacturers are looking for better methods in predicting the condition and residual lifetime of electronic devices in order to save repair costs and their reputation. Intelligent systems are a solution for predicting the reliability of these components; however, there is a lack of research on the advancements of this smart technology within the manufacturing industry. AI Techniques for Reliability Prediction for Electronic Components provides emerging research exploring the theoretical and practical aspects of prediction methods using artificial intelligence and machine learning in the manufacturing field. Featuring coverage on a broad range of topics such as data collection, fault tolerance, and health prognostics, this book is ideally designed for reliability engineers, electronic engineers, researchers, scientists, students, and faculty members seeking current research on the advancement of reliability analysis using AI.…
Codice articolo 9781799814641
- Titolo
- AI Techniques for Reliability Prediction for Electronic Components
- Autore
- Cherry Bhargava
- Editore
- Engineering Science Reference
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1799814645
- ISBN 13
- 9781799814641
- Peso dell'articolo
- 1146 grammi
- Dimensioni
- 286x221x23 mm
AI Techniques for Reliability Prediction for Electronic Components provides emerging research exploring the theoretical and practical aspects of prediction methods using artificial intelligence and machine learning in the manufacturing field. Featuring coverage on a broad range of topics such as data collection, fault tolerance, and health prognostics, this book is ideally designed for reliability engineers, electronic engineers, researchers, scientists, students, and faculty members seeking current research on the advancement of reliability analysis using AI.
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Einbeck, Germania
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