Отрывок: , 2009; Xu and Cho 2014). Detecting the mode of transport depends on the movement features that distinguish between modes. After dividing the GPS track into uniform segments, essential features of each segment including length, mean velocity, and maximum accelerations are employed to recognizing the transport mode(s) (Zheng et al., 2008). Nevertheless, speed and acceleration are erratic and unpredictable due to changes in traffic conditions, weather...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Bekdas G. | ru |
dc.contributor.author | Sinan Melih Nigdeli | ru |
dc.contributor.author | Yucel M. | ru |
dc.coverage.spatial | material properties | ru |
dc.coverage.spatial | geotechnology | ru |
dc.coverage.spatial | геотехнология | ru |
dc.coverage.spatial | structural problems | ru |
dc.coverage.spatial | биомеханика | ru |
dc.coverage.spatial | управляющие устройства | ru |
dc.coverage.spatial | структурные проблемы | ru |
dc.coverage.spatial | свойства материала | ru |
dc.coverage.spatial | control devices | ru |
dc.coverage.spatial | biomechanics | ru |
dc.coverage.spatial | artificial neural networks | ru |
dc.coverage.spatial | искусственные нейронные сети | ru |
dc.creator | Bekdas G., Sinan Melih Nigdeli, Yucel M. | ru |
dc.date.accessioned | 2023-12-08 11:35:56 | - |
dc.date.available | 2023-12-08 11:35:56 | - |
dc.date.issued | 2019 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\538543 | ru |
dc.identifier.citation | Bekdas, G. Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Civil, Mechanical, and Industrial Engineering / Gebrail Bekdaş, Sinan Melih Nigdeli, Melda Yücel. - Hershey PA : IGI Global, 2019. - 1 file (13,8 Mb) (312 p.). - ISBN = 9781799803010. - Текст : электронный | ru |
dc.identifier.isbn | 9781799803010 | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/eBooks/Artificial-Intelligence-and-Machine-Learning-Applications-in-Civil-Mechanical-and-Industrial-Engineering-107263 | - |
dc.description.abstract | In today’s developing world, industries are constantly required to improve and advance. New approaches are being implemented to determine optimum values and solutions for models such as artificial intelligence and machine learning. Research is a necessity for determining how these recent methods are being applied within the engineering field and what effective solutions they are providing.Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Civil, Mechanical, and Industrial Engineering is a collection of innovative research on the methods and implementation of machine learning and AI in multiple facets of engineering. While highlighting topics including control devices, geotechnology, and artificial neural networks, this book is ideally designed for engineers, academicians, researchers, practitioners, and students seeking current research on solving engineering problems using smart technology. | ru |
dc.description.abstract | Используемые программы Adobe Acrobat | ru |
dc.description.abstract | В современном развивающемся мире отрасли промышленности постоянно нуждаются в совершенствовании и продвижении вперед. Внедряются новые подходы для определения оптимальных значений и решений для таких моделей, как искусственный интеллект и машинное обучение. Исследования необходимы для определения того, как эти новейшие методы применяются в области инженерии и какие эффективные решения они предоставляют. Приложения искусственного интеллекта и машинного обучения в гражданском, механическом и промышленном проектировании - это сборник инновационных исследований по методам и внедрению машинного обучения и искусственного интеллекта в различных областях инженерии. Освещая такие темы, как устройства управления, геотехнологии и искусственные нейронные сети, эта книга идеально предназначена для инженеров, академиков, исследователей, практиков и студентов, ищущих актуальные исследования по решению инженерных задач с использованием интеллектуальных технологий. | ru |
dc.language.iso | eng | ru |
dc.publisher | IGI Global | ru |
dc.title | Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Civil, Mechanical, and Industrial Engineering | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | , 2009; Xu and Cho 2014). Detecting the mode of transport depends on the movement features that distinguish between modes. After dividing the GPS track into uniform segments, essential features of each segment including length, mean velocity, and maximum accelerations are employed to recognizing the transport mode(s) (Zheng et al., 2008). Nevertheless, speed and acceleration are erratic and unpredictable due to changes in traffic conditions, weather... | - |
Располагается в коллекциях: | eBooks |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
2257544.pdf | 14.15 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.