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statistical process monitoring using de harrou fouzi (16 resultados)
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harrou fouzi
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statistical process monitoring using
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Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches : Theory and Practical Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications
Librería: Best Price, Torrance, CA, Estados Unidos de America
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Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications
Publicado por Elsevier Science Publishing Co Inc, 2020
ISBN 10: 0128193654 ISBN 13: 9780128193655
Idioma: Inglés
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches : Theory and Practical Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches : Theory and Practical Applications
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches | Theory and Practical Applications
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches | Theory and Practical Applications | Fouzi Harrou (u. a.) | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2020 | Elsevier | EAN 9780128193655 | 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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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches : Theory and Practical Applications
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches
Publicado por Elsevier Science & Technology, Elsevier, 2020
ISBN 10: 0128193654 ISBN 13: 9780128193655
Idioma: Inglés
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches tackles multivariate challenges in process monitoring by merging the advantages of univariate and traditional multivariate techniques to enhance their performance and widen their practical applicability. The book proceeds with merging the desirable properties of shallow learning approaches - such as a one-class support vector machine and k-nearest neighbours and unsupervised deep learning approaches - to develop more sophisticated and efficient monitoring techniques. Finally, the developed approaches are applied to monitor many processes, such as waste-water treatment plants, detection of obstacles in driving environments for autonomous robots and vehicles, robot swarm, chemical processes (continuous stirred tank reactor, plug flow rector, and distillation columns), ozone pollution, road traffic congestion, and solar photovoltaic systems. Englisch.
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 262 pages. 8.75x5.75x1.00 inches. In Stock. This item is printed on demand.
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications
Publicado por Elsevier Science & Technology|Elsevier, 2020
ISBN 10: 0128193654 ISBN 13: 9780128193655
Idioma: Inglés
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches tackles multivariate challenges in process monitoring by merging the advantages of univariate and traditional multivariate techniques to enhance their performance .
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Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches : Theory and Practical Applications
Publicado por Elsevier Science & Technology, Elsevier, 2020
ISBN 10: 0128193654 ISBN 13: 9780128193655
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Statistical Process Monitoring Using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches tackles multivariate challenges in process monitoring by merging the advantages of univariate and traditional multivariate techniques to enhance their performance and widen their practical applicability. The book proceeds with merging the desirable properties of shallow learning approaches - such as a one-class support vector machine and k-nearest neighbours and unsupervised deep learning approaches - to develop more sophisticated and efficient monitoring techniques. Finally, the developed approaches are applied to monitor many processes, such as waste-water treatment plants, detection of obstacles in driving environments for autonomous robots and vehicles, robot swarm, chemical processes (continuous stirred tank reactor, plug flow rector, and distillation columns), ozone pollution, road traffic congestion, and solar photovoltaic systems.
