Houda abouzid (15 resultados)

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Taschenbuch. Condición: Neu. La séparation de signaux par les méthodes d'apprentissage automatique | Application à la robotique humanoïde | Houda Abouzid | Taschenbuch | Französisch | 2021 | Éditions universitaires européennes | EAN 9786203412628 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. …

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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book aims to develop a new RSG preversion model based on deep learning. This approach will be able to boost the prediction accuracy of RSG data. Subsequently, the present proposed algorithm effectively handles the dynamics of our targeted weather component by integrating a recurrent and dynamic model named LSTM neural network with an autoregressive process. The raw data available for training this model is divided into two sets, the first is used for the training phase while the second is reserved for testing. The specific objective therefore is to generate accurate semi-hourly RSG forecasts at the level of the city of Er-Rachidia, MOROCCO (Latitude: 31°55'53 N; Longitude: 4°25'35 W; Elevation: 1039 m), while adopting a powerful learning algorithm named Adam. The indices and results established in this study demonstrate the robustness and confidence that can be adopted to this model which can provide power system managers with reliable forecasts to ensure better management of solar energy and power service systems.…

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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book aims to develop a new RSG preversion model based on deep learning. This approach will be able to boost the prediction accuracy of RSG data. Subsequently, the present proposed algorithm effectively handles the dynamics of our targeted weather compo.…

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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Ce livre vise à développer un nouveau modèle de préversion de RSG basé sur l'apprentissage profond. Cette approche sera capable de stimuler la précision de prédiction des données RSG. Par la suite, le présent algorithme proposé gère efficacement la dynamique de notre composante météorologique ciblée par l'intégration d'un modèle récurrent et dynamique nommé réseau de neurones LSTM avec un processus autorégressif. Les données brutes disponibles pour la formation de ce modèle sont divisées en deux ensembles, la première est employée pour la phase d'entrainement tandis que la deuxième est réservée au test. L'objectif spécifique donc est de générer des prévisions précises de RSG semi-horaire au niveau de la ville d'Er-Rachidia, MAROC (Latitude: 31°55'53 N ; Longitude: 4°25'35 O; L'altitude: 1039 m), tout en adoptant un algorithme d'apprentissage performant nommé Adam. Les indices et les résultats établis dans cette étude démontrent la robuste et la confiance qu'on peut adopter à ce modèle qui peut fournir aux gestionnaires de réseaux électriques des prévisions fiables afin d'assurer une meilleure gestion des systèmes énergétique solaire et de service de l'électricité.…

Idioma: Francés
Editorial: Éditions Universitaires Européennes Mrz 2021, 2021
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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Dans ce livre, nous nous sommes intéressés au problème de séparation aveugle de mélanges linéaires instantanés et convolutifs de sources. Pour la séparation des mélanges audio, nous avons développé des méthodes nouvelles pour les cas avec bruit et sans bruit dans l'environnement de propagation. Quatre contributions ont été abordées dans ce travail selon deux types d'apprentissage automatique, à savoir l'apprentissage supervisé et non-supervisé. Quant à l'apprentissage supervisé, nous avons proposé une première contribution de classification binaire à base de classificateur de fichiers audio en appliquant l'algorithme de Machine à Vecteur de Support (SVM).Quant à l'apprentissage non-supervisé, nous présentons deux contributions avec une étude expérimentale sur les différents algorithmes des statistiques d'ordre supérieur et de deuxième ordre qui s'appuie sur les techniques de réduction de dimension. Concernant la quatrième contribution, nous avons proposé une nouvelle approche de reconstruction de signaux et de suppression de bruit que nous allons appeler S-CDAE basée sur les algorithmes de l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones profonds. 180 pp. Französisch.…

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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Dans ce livre, nous nous sommes intéressés au problème de séparation aveugle de mélanges linéaires instantanés et convolutifs de sources. Pour la séparation des mélanges audio, nous avons développé des méthodes nouvelles pour les cas avec bruit et sans bruit dans l'environnement de propagation. Quatre contributions ont été abordées dans ce travail selon deux types d'apprentissage automatique, à savoir l'apprentissage supervisé et non-supervisé. Quant à l'apprentissage supervisé, nous avons proposé une première contribution de classification binaire à base de classificateur de fichiers audio en appliquant l'algorithme de Machine à Vecteur de Support (SVM).Quant à l'apprentissage non-supervisé, nous présentons deux contributions avec une étude expérimentale sur les différents algorithmes des statistiques d'ordre supérieur et de deuxième ordre qui s'appuie sur les techniques de réduction de dimension. Concernant la quatrième contribution, nous avons proposé une nouvelle approche de reconstruction de signaux et de suppression de bruit que nous allons appeler S-CDAE basée sur les algorithmes de l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones profonds.…

Idioma: Francés
Editorial: Éditions Universitaires Européennes Mär 2021, 2021
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Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Dans ce livre, nous nous sommes intéressés au problème de séparation aveugle de mélanges linéaires instantanés et convolutifs de sources. Pour la séparation des mélanges audio, nous avons développé des méthodes nouvelles pour les cas avec bruit et sans bruit dans l'environnement de propagation. Quatre contributions ont été abordées dans ce travail selon deux types d'apprentissage automatique, à savoir l'apprentissage supervisé et non-supervisé. Quant à l'apprentissage supervisé, nous avons proposé une première contribution de classification binaire à base de classificateur de fichiers audio en appliquant l'algorithme de Machine à Vecteur de Support (SVM).Quant à l'apprentissage non-supervisé, nous présentons deux contributions avec une étude expérimentale sur les différents algorithmes des statistiques d'ordre supérieur et de deuxième ordre qui s'appuie sur les techniques de réduction de dimension. Concernant la quatrième contribution, nous avons proposé une nouvelle approche de reconstruction de signaux et de suppression de bruit que nous allons appeler S-CDAE basée sur les algorithmes de l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones profonds.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 180 pp. Französisch.…

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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Questo libro mira a sviluppare un nuovo modello di preversione RSG basato sul deep learning. Questo approccio sarà in grado di aumentare la precisione di previsione dei dati RSG. Successivamente, il presente algoritmo proposto gestisce in modo efficiente la dinamica della nostra componente meteorologica mirata integrando un modello ricorrente e dinamico chiamato rete neurale LSTM con un processo autoregressivo. I dati grezzi disponibili per l'addestramento di questo modello sono divisi in due set, il primo è utilizzato per la fase di addestramento mentre il secondo è riservato al test. L'obiettivo specifico è quindi quello di generare accurate previsioni semi-orarie RSG a livello della città di Er-Rachidia, MAROCCO (Latitudine: 31°55¿53¿N; Longitudine: 4°25¿35¿ W; Elevazione: 1039 m), adottando un potente algoritmo di apprendimento chiamato Adam. Gli indici e i risultati stabiliti in questo studio dimostrano la robustezza e la fiducia che può essere adottata in questo modello che può fornire ai gestori del sistema energetico previsioni affidabili per garantire una migliore gestione dei sistemi di energia solare e del servizio elettrico.…

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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Este livro visa desenvolver um novo modelo de previsão RSG baseado no aprendizado profundo. Esta abordagem será capaz de aumentar a precisão da previsão dos dados RSG. Subsequentemente, o presente algoritmo proposto lida eficientemente com a dinâmica da nossa componente meteorológica alvo, integrando um modelo recorrente e dinâmico chamado rede neural LSTM com um processo autoregressivo. Os dados brutos disponíveis para o treinamento deste modelo são divididos em dois conjuntos, o primeiro é usado para a fase de treinamento enquanto o segundo é reservado para testes. O objectivo específico, portanto, é gerar previsões RSG precisas semi-horárias ao nível da cidade de Er-Rachidia, MARROCOS (Latitude: 31°55¿53¿N; Longitude: 4°25¿35¿ W; Elevação: 1039 m), enquanto se adopta um poderoso algoritmo de aprendizagem chamado Adam. Os índices e resultados estabelecidos neste estudo demonstram a robustez e confiança que podem ser adoptados neste modelo que pode fornecer aos gestores de sistemas de energia eléctrica previsões fiáveis para assegurar uma melhor gestão dos sistemas de energia solar e do serviço de electricidade.…

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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Dieses Buch zielt auf die Entwicklung eines neuen Modells zur Praeversion von RSG auf der Grundlage von Deep Learning ab. Dieser Ansatz wird in der Lage sein, die Vorhersagegenauigkeit von RSG-Daten zu steigern. In der Folge verwaltet der vorliegende vorgesc.…