Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorEaswaran B.
dc.contributor.authorKant H. K.
dc.contributor.authorDoshi R.
dc.contributor.authorKrishnan S.
dc.coverage.spatialcyber-physical systems
dc.coverage.spatialhealthcare
dc.coverage.spatialmachine learning algorithms
dc.coverage.spatialmultidisciplinary applications
dc.coverage.spatialалгоритмы машинного обучения
dc.coverage.spatialздравоохранение
dc.coverage.spatialискусственный интеллект
dc.coverage.spatialкиберфизические системы
dc.coverage.spatialмеждисциплинарные приложения
dc.date2022
dc.date.accessioned2025-11-28T08:06:57Z-
dc.date.available2025-11-28T08:06:57Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.identifier3190534
dc.identifier.citationReal-Time Applications of Machine Learning in Cyber-Physical Systems / edited by Balamurugan Easwaran [and other]. - Hershey, PA : Engineering Science Reference, 2022. - 1 file (11,0 Mb) (333 p.). - ISBN = 9781799893080, 9781799893103, 9781799893110. - Текст : электронный
dc.identifier.isbn9781799893080
dc.identifier.isbn9781799893103
dc.identifier.isbn9781799893110
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/59662-
dc.description.abstractTechnological 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. CPS 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 predict
dc.description.abstractИспользуемые программы Adobe Acrobat
dc.description.abstractТехнологические достижения последних десятилетий изменили то, как люди общаются, работают, учатся и, в конечном счете, живут. Использование киберфизических систем (CPS), в частности, помогло людям вести свою жизнь с большим контролем и свободой. Области CPS имеют большое общественное значение, оказывая важнейшую помощь в самых разных отраслях - от безопасности до здравоохранения. В то же время алгоритмы машинного обучения (ML) известны своей высокой эффективностью и быстродействием и стали настоящим стандартом благодаря большей доступности, и сейчас, как никогда ранее, междисциплинарные приложения ML для CPS стали необходимостью для поиска конструктивных решений реальных проблем. Применение машинного обучения в реальном времени в киберфизических системах обеспечивает соответствующую теоретическую основу и самые последние эмпирические данные о различных применениях машинного обучения в реальном времени в киберфизических системах. Эта книга, посвященная таким темам, как системы обнаружения вторжений, профилакти
dc.languageeng
dc.publisherEngineering Science Reference
dc.subjectздравоохранение
dc.subjectискусственный интеллект
dc.subjectмеждисциплинарные приложения
dc.subjectкиберфизические системы
dc.subjectcyber-physical systems
dc.subjecthealthcare
dc.subjectmachine learning algorithms
dc.subjectmultidisciplinary applications
dc.subjectалгоритмы машинного обучения
dc.subject.rugasnti28.23
dc.subject.udc004.8
dc.titleReal-Time Applications of Machine Learning in Cyber-Physical Systems
dc.typeText
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/eBooks/RealTime-Applications-of-Machine-Learning-in-CyberPhysical-Systems-111238
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/eBooks/RealTime-Applications-of-Machine-Learning-in-CyberPhysical-Systems-111238
Appears in Collections:eBooks

Files in This Item:
File SizeFormat 
3190534.pdf11.28 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.