9781799893080 - real-time applications of machine learning in cyber-physical systems (advances in computational intelligence and robotics) (12 resultados)
Real-time Applications of Machine Learning in Cyber-physical Systems
Easwaran, Balamurugan (EDT); Hiran, Kamal Kant (EDT); Krishnan, Sangeetha (EDT); Doshi, Ruchi (EDT)
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Real-time Applications of Machine Learning in Cyber-physical Systems
Easwaran, Balamurugan (EDT); Hiran, Kamal Kant (EDT); Krishnan, Sangeetha (EDT); Doshi, Ruchi (EDT)
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Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Discusses forensic accounting techniques and explores how forensic accountants add value while investigating claims of fraud. The book also highlights the corporate benefits of a forensic accounting audit an…d the acceptance of this evidence in a court of la.
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Buch. Condición: Neu. Real-Time Applications of Machine Learning in Cyber-Physical Systems | Balamurugan Easwaran (u. a.) | Buch | Gebunden | Englisch | 2022 | Engineering Science Reference | EAN 9781799893080 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: pre…igu Print on Demand.
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Buch. Condición: 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. CP…S 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.
