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9783030878344 - Mechanistic Data Science for STEM Education and Applications di Liu, Wing Kam; Gan, Zhengtao; Fleming, Mark (16 risultati)
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Mechanistic Data Science for Stem Education and Applications
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Mechanistic Data Science for STEM Education and Applications
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Mechanistic Data Science for Stem Education and Applications
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Mechanistic Data Science for STEM Education and Applications
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Mechanistic Data Science for STEM Education and Applications
Da: Chiron Media, Wallingford, Regno Unito
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Mechanistic Data Science for Stem Education and Applications
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Mechanistic Data Science For Stem Educat
Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Mechanistic Data Science for Stem Education and Applications
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 71,85
Spedizione EUR 17,25
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Mechanistic Data Science for STEM Education and Applications
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Mechanistic Data Science For Stem Educat
Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.
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Mechanistic Data Science for STEM Education and Applications
Lingua: Inglese
Editore: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2023
ISBN 10: 3030878341 ISBN 13: 9783030878344
EUR 51,51
Spedizione EUR 48,99
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Aggiungi al carrelloCondizione: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 292 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book introduces Mechanistic Data Science (MDS) as a structured methodology for combining data science tools with mathematical scientific principles (i.e., ¿mechanistic¿ principles) to solve intractable problems. Traditional data science methodologies require copious quantities of data to show a reliable pattern, but the amount of required data can be greatly reduced by considering the mathematical science principles. MDS is presented here in six easy-to-follow modules: 1) Multimodal data generation and collection, 2) extraction of mechanistic features, 3) knowledge-driven dimension reduction, 4) reduced order surrogate models, 5) deep learning for regression and classification, and 6) system and design. These data science and mechanistic analysis steps are presented in an intuitive manner that emphasizes practical concepts for solving engineering problems as well as real-life problems. This book is written in a spectral style and is ideal as an entry leveltextbook for engineering and data science undergraduate and graduate students, practicing scientists and engineers, as well as STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) high school students and teachers.
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Mechanistic Data Science for STEM Education and Applications
Lingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2022
ISBN 10: 3030878341 ISBN 13: 9783030878344
EUR 58,84
Spedizione EUR 62,23
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces Mechanistic Data Science (MDS) as a structured methodology for combining data science tools with mathematical scientific principles (i.e.,'mechanistic' principles) to solve intractable problems. Traditional data science methodologies require copious quantities of data to show a reliable pattern, but the amount of required data can be greatly reduced by considering the mathematical science principles. MDS is presented here in six easy-to-follow modules: 1) Multimodal data generation and collection, 2) extraction of mechanistic features, 3) knowledge-driven dimension reduction, 4) reduced order surrogate models, 5)deeplearning for regression and classification, and 6) system and design. These data science and mechanistic analysis steps are presented in an intuitive manner that emphasizes practical concepts for solving engineering problems as well as real-life problems. This book is written in a spectral style and is ideal as an entry leveltextbook for engineering and data science undergraduate and graduate students, practicing scientists and engineers, as well asSTEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics) high school students and teachers.
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EUR 53,50
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Mechanistic Data Science for STEM Education and Applications | Wing Kam Liu (u. a.) | Taschenbuch | xv | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9783030878344 | 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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Mechanistic Data Science for STEM Education and Applications (eng)
Da: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Mechanistic Data Science for STEM Education and Applications
Lingua: Inglese
Editore: Springer International Publishing Dez 2022, 2022
ISBN 10: 3030878341 ISBN 13: 9783030878344
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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EUR 58,84
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book introduces Mechanistic Data Science (MDS) as a structured methodology for combining data science tools with mathematical scientific principles (i.e.,'mechanistic' principles) to solve intractable problems. Traditional data science methodologies require copious quantities of data to show a reliable pattern, but the amount of required data can be greatly reduced by considering the mathematical science principles. MDS is presented here in six easy-to-follow modules: 1) Multimodal data generation and collection, 2) extraction of mechanistic features, 3) knowledge-driven dimension reduction, 4) reduced order surrogate models, 5)deeplearning for regression and classification, and 6) system and design. These data science and mechanistic analysis steps are presented in an intuitive manner that emphasizes practical concepts for solving engineering problems as well as real-life problems. This book is written in a spectral style and is ideal as an entry level textbook for engineering and data science undergraduate and graduate students, practicing scientists and engineers, as well asSTEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics) high school students and teachers. 292 pp. Englisch.
