Отрывок: b. Environmental Feature: This feature consists of the hardware and software used for the development of Android applications. These details are extracted from the , and tags present in .manifest xml file. ANDROID.HARDWARE. CAMERA.FLASH, ANDROID.HARDWARE. TELEPHONY are examples for the environ- mental features. c. Component Feature: This feature contains the details of the four components of the A...
Название : Deep Learning Applications and Intelligent Decision Making in Engineering
Авторы/Редакторы : Senthilnathan K.
Shanmugam B.
Goyal D.
Annapoorani I.
Samikannu R.
Дата публикации : 2021
Издательство : IGI Global
Библиографическое описание : Deep Learning Applications and Intelligent Decision Making in Engineering / Karthikrajan Senthilnathan, Balamurugan Shanmugam, Dinesh Goyal [and other]. - Hershey PA : IGI Global, 2021. - 1 file (23,6 Mb) (332 p.). - ISBN = 9781799821083. - Текст : электронный
Аннотация : Deep learning includes a subset of machine learning for processing the unsupervised data with artificial neural network functions. The major advantage of deep learning is to process big data analytics for better analysis and self-adaptive algorithms to handle more data. When applied to engineering, deep learning can have a great impact on the decision-making process.Deep Learning Applications and Intelligent Decision Making in Engineering is a pivotal reference source that provides practical applications of deep learning to improve decision-making methods and construct smart environments. Highlighting topics such as smart transportation, e-commerce, and cyber physical systems, this book is ideally designed for engineers, computer scientists, programmers, software engineers, research scholars, IT professionals, academicians, and postgraduate students seeking current research on the implementation of automation and deep learning in various engineering disciplines.
Глубокое обучение включает в себя подмножество машинного обучения для обработки неконтролируемых данных с помощью функций искусственной нейронной сети. Основным преимуществом глубокого обучения является обработка больших объемов данных для лучшего анализа и самоадаптивные алгоритмы для обработки большего объема данных. Применительно к инженерному делу глубокое обучение может оказать огромное влияние на процесс принятия решений. Приложения глубокого обучения и интеллектуальное принятие решений в инженерии - это ключевой справочный источник, который обеспечивает практическое применение глубокого обучения для улучшения методов принятия решений и создания интеллектуальных сред. Освещая такие темы, как интеллектуальный транспорт, электронная коммерция и киберфизические системы, эта книга идеально предназначена для инженеров, специалистов по информатике, программистов, разработчиков программного обеспечения, научных работников, ИТ-специалистов, академиков и аспирантов, которые ищут актуальные исследования по внедре
Используемые программы Adobe Acrobat
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/eBooks/Deep-Learning-Applications-and-Intelligent-Decision-Making-in-Engineering-107152
ISBN : 9781799821083
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\538547
Ключевые слова: Industry 4.0
электронная коммерция
принятие решений
компьютерное зрение
кибербезопасность
киберфизические системы
Индустрия 4.0
computer vision
cyber physical systems
cyber security
decision making
e-commerce
Располагается в коллекциях: eBooks

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
2649540.pdf24.15 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.