Engineering Applications of Discrete Element Method / Wang, Xuewen  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Engineering Applications of Discrete Element Method : Operation Analysis and Optimization Design of Coal and Agricultural Machinery Tipo de documento: documento electrónico Autores: Wang, Xuewen, Autor ; Li, Bo, Autor ; Xia, Rui, Autor ; Ma, Haozhou, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: X, 177 p. 124 ilustraciones, 96 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1579776-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Mecánica Aplicada  Sólidos  Diseño de ingeniería  Maquinaria  Artículos  Modelos matemáticos  Agricultura  Mecánica de sólidos  Maquinaria y Elementos de Máquina  Máquinas  Herramientas  Procesos  Modelización Matemática y Matemática Industrial Índice Dewey: 620.105 Resumen: Este libro presenta la aplicación en ingeniería del método de elementos discretos (DEM), especialmente el análisis de simulación de equipos típicos (rascador transportador, silos de carbón, subsolador) en la maquinaria agrícola y de carbón. En este libro, el DEM se aplica para construir modelos de acoplamientos rígidos y flojos, y se estudian el efecto cinemático de los materiales a granel, el efecto mecánico de la interacción entre los materiales a granel y el equipo mecánico en el proceso de operación del equipo relevante. . Sobre esta base, se propone la estrategia de diseño de optimización de la estructura relevante. Este libro promueve efectivamente la aplicación de DEM en ingeniería, analiza el estado de operación, el mecanismo de falla y el efecto de operación de equipos relacionados en operación, y proporciona bases teóricas para el diseño óptimo de equipos. El libro está dirigido a estudiantes de pregrado y posgrado interesados ​​en la ingeniería mecánica, investigadores que investigan el carbón y la maquinaria agrícola, e ingenieros que trabajan en el diseño de equipos relacionados. . Nota de contenido: State of the art -- Kinematic effect of scraper conveyor based on the DEM -- Mechanical effect of scraper conveyor based on the DEM -- Application of DEM on the design of wearable bionic chute of scraper conveyor -- Flowing state analysis of bulk coal in silos using DEM -- Mechanical behavior analysis of bulk coal in silos using DEM -- Application of DEM on the design and performance analysis of bionic subsoiler -- The effect of two wings of subsoiler on tillage based on the DEM -- Conclusion and prospect. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Engineering Applications of Discrete Element Method : Operation Analysis and Optimization Design of Coal and Agricultural Machinery [documento electrónico] / Wang, Xuewen, Autor ; Li, Bo, Autor ; Xia, Rui, Autor ; Ma, Haozhou, Autor  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - X, 177 p. 124 ilustraciones, 96 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1579776-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Mecánica Aplicada  Sólidos  Diseño de ingeniería  Maquinaria  Artículos  Modelos matemáticos  Agricultura  Mecánica de sólidos  Maquinaria y Elementos de Máquina  Máquinas  Herramientas  Procesos  Modelización Matemática y Matemática Industrial Índice Dewey: 620.105 Resumen: Este libro presenta la aplicación en ingeniería del método de elementos discretos (DEM), especialmente el análisis de simulación de equipos típicos (rascador transportador, silos de carbón, subsolador) en la maquinaria agrícola y de carbón. En este libro, el DEM se aplica para construir modelos de acoplamientos rígidos y flojos, y se estudian el efecto cinemático de los materiales a granel, el efecto mecánico de la interacción entre los materiales a granel y el equipo mecánico en el proceso de operación del equipo relevante. . Sobre esta base, se propone la estrategia de diseño de optimización de la estructura relevante. Este libro promueve efectivamente la aplicación de DEM en ingeniería, analiza el estado de operación, el mecanismo de falla y el efecto de operación de equipos relacionados en operación, y proporciona bases teóricas para el diseño óptimo de equipos. El libro está dirigido a estudiantes de pregrado y posgrado interesados ​​en la ingeniería mecánica, investigadores que investigan el carbón y la maquinaria agrícola, e ingenieros que trabajan en el diseño de equipos relacionados. . Nota de contenido: State of the art -- Kinematic effect of scraper conveyor based on the DEM -- Mechanical effect of scraper conveyor based on the DEM -- Application of DEM on the design of wearable bionic chute of scraper conveyor -- Flowing state analysis of bulk coal in silos using DEM -- Mechanical behavior analysis of bulk coal in silos using DEM -- Application of DEM on the design and performance analysis of bionic subsoiler -- The effect of two wings of subsoiler on tillage based on the DEM -- Conclusion and prospect. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Text Data Mining / Zong, Chengqing  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Text Data Mining Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zong, Chengqing, Autor ; Xia, Rui, Autor ; Zhang, Jiajun, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXI, 351 p. 214 ilustraciones, 7 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1601002-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento del lenguaje natural (Informática)  Procesamiento de datos  Aprendizaje automático  Procesamiento del lenguaje natural (PNL)  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 006.35 Procesamiento del lenguaje natural Resumen: Este libro analiza varios aspectos de la minería de datos de texto. A diferencia de otros libros que se centran en el aprendizaje automático o las bases de datos, aborda la minería de datos de texto desde una perspectiva de procesamiento del lenguaje natural (PLN). El libro ofrece una introducción detallada a las teorías y métodos fundamentales de la minería de datos textuales, que van desde el preprocesamiento (para textos en chino e inglés), la representación del texto y la selección de características, hasta la clasificación y agrupación de textos. También presenta las aplicaciones predominantes de la minería de datos de texto, por ejemplo, modelado de temas, análisis de sentimientos y minería de opiniones, detección y seguimiento de temas, extracción de información y resumen automático de texto. Al reunir todos los conceptos y algoritmos relacionados, ofrece una descripción general completa, autorizada y coherente. Escrito por tres destacados expertos, es valioso como libro de texto y como recurso de referencia para estudiantes, investigadores y profesionales interesados ​​en la minería de datos textuales. También se puede utilizar para clases sobre minería de datos de texto o PNL. Nota de contenido: Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Data Annotation and Preprocessing -- Chapter 3. Text Representation -- Chapter 4. Text Representation with Pretraining and Fine-tuning -- Chapter 5. Text classification -- Chapter 6. Text Clustering -- Chapter 7. Topic Model -- Chapter 8. Sentiment Analysis and Opinion Mining -- Chapter 9. Topic Detection and Tracking -- Chapter 10. Information Extraction -- Chapter 11. Automatic Text Summarization. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Text Data Mining [documento electrónico] / Zong, Chengqing, Autor ; Xia, Rui, Autor ; Zhang, Jiajun, Autor  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XXI, 351 p. 214 ilustraciones, 7 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-1601002-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento del lenguaje natural (Informática)  Procesamiento de datos  Aprendizaje automático  Procesamiento del lenguaje natural (PNL)  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 006.35 Procesamiento del lenguaje natural Resumen: Este libro analiza varios aspectos de la minería de datos de texto. A diferencia de otros libros que se centran en el aprendizaje automático o las bases de datos, aborda la minería de datos de texto desde una perspectiva de procesamiento del lenguaje natural (PLN). El libro ofrece una introducción detallada a las teorías y métodos fundamentales de la minería de datos textuales, que van desde el preprocesamiento (para textos en chino e inglés), la representación del texto y la selección de características, hasta la clasificación y agrupación de textos. También presenta las aplicaciones predominantes de la minería de datos de texto, por ejemplo, modelado de temas, análisis de sentimientos y minería de opiniones, detección y seguimiento de temas, extracción de información y resumen automático de texto. Al reunir todos los conceptos y algoritmos relacionados, ofrece una descripción general completa, autorizada y coherente. Escrito por tres destacados expertos, es valioso como libro de texto y como recurso de referencia para estudiantes, investigadores y profesionales interesados ​​en la minería de datos textuales. También se puede utilizar para clases sobre minería de datos de texto o PNL. Nota de contenido: Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Data Annotation and Preprocessing -- Chapter 3. Text Representation -- Chapter 4. Text Representation with Pretraining and Fine-tuning -- Chapter 5. Text classification -- Chapter 6. Text Clustering -- Chapter 7. Topic Model -- Chapter 8. Sentiment Analysis and Opinion Mining -- Chapter 9. Topic Detection and Tracking -- Chapter 10. Information Extraction -- Chapter 11. Automatic Text Summarization. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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