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9781799893097 - Real-time Applications of Machine Learning in Cyber-physical Systems (12 risultati)
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Real-time Applications of Machine Learning in Cyber-physical Systems
Lingua: Inglese
Editore: Engineering Science Reference, 2022
ISBN 10: 179989309X ISBN 13: 9781799893097
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Real-Time Applications of Machine Learning in Cyber-Physical Systems
Lingua: Inglese
Editore: Engineering Science Reference, 2022
ISBN 10: 179989309X ISBN 13: 9781799893097
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Real-time Applications of Machine Learning in Cyber-physical Systems
Lingua: Inglese
Editore: Engineering Science Reference, 2022
ISBN 10: 179989309X ISBN 13: 9781799893097
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Real-time Applications of Machine Learning in Cyber-physical Systems
Lingua: Inglese
Editore: Engineering Science Reference, 2022
ISBN 10: 179989309X ISBN 13: 9781799893097
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Real-time Applications of Machine Learning in Cyber-physical Systems
Lingua: Inglese
Editore: Engineering Science Reference, 2022
ISBN 10: 179989309X ISBN 13: 9781799893097
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Real-Time Applications of Machine Learning in Cyber-Physical Systems
Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno Unito
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Real-Time Applications of Machine Learning in Cyber-Physical Systems
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Real-Time Applications of Machine Learning in Cyber-Physical Systems
Lingua: Inglese
Editore: Engineering Science Reference, 2022
ISBN 10: 179989309X ISBN 13: 9781799893097
Da: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
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Editore: Engineering Science Reference, 2022
ISBN 10: 179989309X ISBN 13: 9781799893097
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
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Real-Time Applications of Machine Learning in Cyber-Physical Systems
Lingua: Inglese
Editore: Engineering Science Reference, 2022
ISBN 10: 179989309X ISBN 13: 9781799893097
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Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. KlappentextTechnological advancements of recent decades have reshaped the way people socialize, work, learn, and ultimately live. The use of cyber-physical systems (CPS) specifically have helped people lead their lives with greater contr.
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Real-Time Applications of Machine Learning in Cyber-Physical Systems
Lingua: Inglese
Editore: Engineering Science Reference, 2022
ISBN 10: 179989309X ISBN 13: 9781799893097
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Real-Time Applications of Machine Learning in Cyber-Physical Systems | Balamurugan Easwaran (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2022 | Engineering Science Reference | EAN 9781799893097 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Real-Time Applications of Machine Learning in Cyber-Physical Systems
Lingua: Inglese
Editore: Engineering Science Reference, 2022
ISBN 10: 179989309X ISBN 13: 9781799893097
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Technological advancements of recent decades have reshaped the way people socialize, work, learn, and ultimately live. The use of cyber-physical systems (CPS) specifically have helped people lead their lives with greater control and freedom. CPS domains have great societal significance, providing crucial assistance in industries ranging from security to healthcare. At the same time, machine learning (ML) algorithms are known for being substantially efficient, high performing, and have become a real standard due to greater accessibility, and now more than ever, multidisciplinary applications of ML for CPS have become a necessity to help uncover constructive solutions for real-world problems. Real-Time Applications of Machine Learning in Cyber-Physical Systems provides a relevant theoretical framework and the most recent empirical findings on various real-time applications of machine learning in cyber-physical systems. Covering topics like intrusion detection systems, predictive maintenance, and seizure prediction, this book is an essential resource for researchers, machine learning professionals, independent researchers, scholars, scientists, libraries, and academicians.
