Autor Liu, Hui
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Título : Flood Prevention and Drought Relief in Mekong River Basin Tipo de documento: documento electrónico Autores: Liu, Hui, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XI, 179 p. 104 ilustraciones, 98 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1520068-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Ingeniería Geológica Geología Desastres naturales Edificio Geoingeniería Peligros Naturales Construcción y diseño de edificios Índice Dewey: 624.15 Resumen: Este libro ofrece una visión general de las inundaciones y sequías en la cuenca baja del Mekong, analiza las características de las inundaciones y sequías y detalla las medidas estructurales y no estructurales para la mitigación de inundaciones y sequías empleadas en los países de la cuenca, así como su capacidad de mitigación de inundaciones y sequías. Dado su alcance, el libro ofrece un recurso valioso para investigadores e ingenieros en el campo de los ríos transfronterizos, especialmente aquellos interesados en el río bajo Mekong. Nota de contenido: Foreword -- Overview of the Mekong River Basin -- Summary of Flood and Drought in Mekong River Basin -- Analysis of flood Character in the Mekong River Basin -- Analysis of Drought Character in the Mekong River Basin -- Overview of Measures and Assessment of Capacity for Flood Prevention and Drought Relief -- Main Findings and Recommendations -- Appendix 1 Introduction of THREW Model -- Appendix 2 Technology Exchange and Capacity Building. 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 Flood Prevention and Drought Relief in Mekong River Basin [documento electrónico] / Liu, Hui, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XI, 179 p. 104 ilustraciones, 98 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1520068--
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Palabras clave: Ingeniería Geológica Geología Desastres naturales Edificio Geoingeniería Peligros Naturales Construcción y diseño de edificios Índice Dewey: 624.15 Resumen: Este libro ofrece una visión general de las inundaciones y sequías en la cuenca baja del Mekong, analiza las características de las inundaciones y sequías y detalla las medidas estructurales y no estructurales para la mitigación de inundaciones y sequías empleadas en los países de la cuenca, así como su capacidad de mitigación de inundaciones y sequías. Dado su alcance, el libro ofrece un recurso valioso para investigadores e ingenieros en el campo de los ríos transfronterizos, especialmente aquellos interesados en el río bajo Mekong. Nota de contenido: Foreword -- Overview of the Mekong River Basin -- Summary of Flood and Drought in Mekong River Basin -- Analysis of flood Character in the Mekong River Basin -- Analysis of Drought Character in the Mekong River Basin -- Overview of Measures and Assessment of Capacity for Flood Prevention and Drought Relief -- Main Findings and Recommendations -- Appendix 1 Introduction of THREW Model -- Appendix 2 Technology Exchange and Capacity Building. 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
Título : Non-intrusive Load Monitoring : Theory, Technologies and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Liu, Hui, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIV, 277 p. 178 ilustraciones, 20 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1518607-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: La política energética Energía y estado Inteligencia artificial Electric power production Política Economía y Gestión Energética Ingeniería de Energía Eléctrica Índice Dewey: 333.7 Recursos naturales y energía Resumen: Centrándose en técnicas de monitoreo de carga no intrusivas en el área de redes inteligentes y edificios inteligentes, este libro presenta una introducción exhaustiva a los principios básicos relacionados, al tiempo que propone mejoras. Como base de la gestión energética del lado de la demanda, las técnicas de monitoreo de carga no intrusivas son muy prometedoras en términos de su potencial de ahorro de energía y reducción de emisiones de carbono. El libro está estructurado de forma clara y escrita de forma concisa. Introduce cada aspecto de estas técnicas con una serie de ejemplos, ayudando a los lectores a comprender y utilizar los resultados correspondientes. Proporciona los últimos puntos fuertes en técnicas de monitoreo de carga no intrusivas para ingenieros y gerentes de departamentos relevantes. También ofrece amplia información y una fuente de inspiración para investigadores y estudiantes, al tiempo que describe futuras direcciones de investigación. Nota de contenido: Introduction -- Detection of Transient Events in Time Series -- Appliance Signature Extraction -- Appliance Identification Based on Template Matching -- Steady State Current Decomposition Based Appliance Identification -- Machine Learning Based Appliance Identification -- Hidden Markov Models Based Appliance Identification -- Deep Learning Based Appliance Identification -- Deterministic Prediction of Electric Load Time Series -- Interval Prediction of Electric Load Time Series. 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 Non-intrusive Load Monitoring : Theory, Technologies and Applications [documento electrónico] / Liu, Hui, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XIV, 277 p. 178 ilustraciones, 20 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1518607--
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Palabras clave: La política energética Energía y estado Inteligencia artificial Electric power production Política Economía y Gestión Energética Ingeniería de Energía Eléctrica Índice Dewey: 333.7 Recursos naturales y energía Resumen: Centrándose en técnicas de monitoreo de carga no intrusivas en el área de redes inteligentes y edificios inteligentes, este libro presenta una introducción exhaustiva a los principios básicos relacionados, al tiempo que propone mejoras. Como base de la gestión energética del lado de la demanda, las técnicas de monitoreo de carga no intrusivas son muy prometedoras en términos de su potencial de ahorro de energía y reducción de emisiones de carbono. El libro está estructurado de forma clara y escrita de forma concisa. Introduce cada aspecto de estas técnicas con una serie de ejemplos, ayudando a los lectores a comprender y utilizar los resultados correspondientes. Proporciona los últimos puntos fuertes en técnicas de monitoreo de carga no intrusivas para ingenieros y gerentes de departamentos relevantes. También ofrece amplia información y una fuente de inspiración para investigadores y estudiantes, al tiempo que describe futuras direcciones de investigación. Nota de contenido: Introduction -- Detection of Transient Events in Time Series -- Appliance Signature Extraction -- Appliance Identification Based on Template Matching -- Steady State Current Decomposition Based Appliance Identification -- Machine Learning Based Appliance Identification -- Hidden Markov Models Based Appliance Identification -- Deep Learning Based Appliance Identification -- Deterministic Prediction of Electric Load Time Series -- Interval Prediction of Electric Load Time Series. 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
Título : Smart Cities: Big Data Prediction Methods and Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Liu, Hui, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXXV, 314 p. 251 ilustraciones, 20 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1528378-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Grandes datos Inteligencia Computacional Arquitectura Redes neuronales (Informática) Ciudades Países Regiones Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Ciudades inteligentes: métodos y aplicaciones de predicción de big data es la primera referencia que proporciona una descripción general completa de las ciudades inteligentes con las últimas técnicas de predicción de big data. Este oportuno libro analiza la previsión de big data para ciudades inteligentes. Introduce técnicas de previsión de big data para los aspectos clave (p. ej., tráfico, medio ambiente, energía de los edificios, red verde, etc.) de las ciudades inteligentes, y explora tres áreas clave que se pueden mejorar utilizando la predicción de big data: energía de la red, redes de tráfico por carretera. y salud ambiental en ciudades inteligentes. Los métodos de predicción de big data propuestos en este libro son muy significativos en términos de planificación, construcción, gestión, control y desarrollo de ciudades verdes e inteligentes. Incluye numerosos estudios de casos para explicar cada método y modelo, este libro fácil de entender atrae a científicos, ingenieros, estudiantes universitarios, posgraduados, profesores y administradores de diversos campos de la inteligencia artificial, ciudades inteligentes, redes inteligentes, sistemas de tráfico inteligentes, Entornos y computación de big data. Nota de contenido: Part 1 Exordium -- 1. Key Issues of Smart Cities -- Part 2 Smart Grid and Buildings -- 2. Electrical Characteristics and Correlation Analysis in Smart Grid -- 3. Prediction Model of City Electricity Consumption -- 4. Prediction Models of Energy Consumption in Smart Urban Buildings -- Part 3 Smart Traffic Systems -- 5. Characteristics and Analysis of Urban Traffic Flow in Smart Traffic Systems -- 6. Prediction Model of Traffic Flow Driven Based on Single Data in Smart Traffic Systems -- 7. Prediction Models of Traffic Flow Driven Based on Multi-dimensional Data in Smart Traffic Systems -- Part 4 Smart Environment 8 Prediction Models of Urban Air Quality in Smart Environment -- 9. Prediction Models of Urban Hydrological Status in Smart Environment -- 10. Prediction Model of Urban Environmental Noise in Smart Environment. 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 Smart Cities: Big Data Prediction Methods and Applications [documento electrónico] / Liu, Hui, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - XXXV, 314 p. 251 ilustraciones, 20 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1528378--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia artificial Grandes datos Inteligencia Computacional Arquitectura Redes neuronales (Informática) Ciudades Países Regiones Modelos matemáticos de procesos cognitivos y redes neuronales Índice Dewey: 006.3 Inteligencia artificial Resumen: Ciudades inteligentes: métodos y aplicaciones de predicción de big data es la primera referencia que proporciona una descripción general completa de las ciudades inteligentes con las últimas técnicas de predicción de big data. Este oportuno libro analiza la previsión de big data para ciudades inteligentes. Introduce técnicas de previsión de big data para los aspectos clave (p. ej., tráfico, medio ambiente, energía de los edificios, red verde, etc.) de las ciudades inteligentes, y explora tres áreas clave que se pueden mejorar utilizando la predicción de big data: energía de la red, redes de tráfico por carretera. y salud ambiental en ciudades inteligentes. Los métodos de predicción de big data propuestos en este libro son muy significativos en términos de planificación, construcción, gestión, control y desarrollo de ciudades verdes e inteligentes. Incluye numerosos estudios de casos para explicar cada método y modelo, este libro fácil de entender atrae a científicos, ingenieros, estudiantes universitarios, posgraduados, profesores y administradores de diversos campos de la inteligencia artificial, ciudades inteligentes, redes inteligentes, sistemas de tráfico inteligentes, Entornos y computación de big data. Nota de contenido: Part 1 Exordium -- 1. Key Issues of Smart Cities -- Part 2 Smart Grid and Buildings -- 2. Electrical Characteristics and Correlation Analysis in Smart Grid -- 3. Prediction Model of City Electricity Consumption -- 4. Prediction Models of Energy Consumption in Smart Urban Buildings -- Part 3 Smart Traffic Systems -- 5. Characteristics and Analysis of Urban Traffic Flow in Smart Traffic Systems -- 6. Prediction Model of Traffic Flow Driven Based on Single Data in Smart Traffic Systems -- 7. Prediction Models of Traffic Flow Driven Based on Multi-dimensional Data in Smart Traffic Systems -- Part 4 Smart Environment 8 Prediction Models of Urban Air Quality in Smart Environment -- 9. Prediction Models of Urban Hydrological Status in Smart Environment -- 10. Prediction Model of Urban Environmental Noise in Smart Environment. 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
Título : Smart Device Recognition : Ubiquitous Electric Internet of Things Tipo de documento: documento electrónico Autores: Liu, Hui, Autor ; Yu, Chengming, Autor ; Wu, Haiping, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XV, 294 p. 168 ilustraciones, 107 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-334-925-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Internet de las Cosas Inteligencia artificial Inteligencia Computacional Índice Dewey: 004.678 Internet Resumen: El libro es la primera referencia internacional en el campo del reconocimiento de dispositivos inteligentes y el Internet eléctrico ubicuo de las cosas (UEIOT). Presenta una gama de métodos y aplicaciones clave de última generación para el reconocimiento de dispositivos inteligentes. En los futuros entornos inteligentes, obtener información sobre el consumo de energía para identificar cada dispositivo es un enfoque eficaz para garantizar la eficiencia energética de los sistemas industriales inteligentes. Por ejemplo, la tecnología de Internet eléctrico ubicuo de las cosas (UEIOT) representa una de las medidas más efectivas para la gestión de la electricidad y la energía y ha atraído una atención considerable por parte de científicos e ingenieros de todo el mundo. La realización del reconocimiento de dispositivos inteligentes en el marco de UEIOT se ha convertido en el núcleo y la base del éxito de UEIOT. El reconocimiento inteligente de dispositivos puede ayudar a los gobiernos y administradores a distribuir mejor la energía y la potencia, y ayudar a los fabricantes de dispositivos a mejorar sus productos en materia de conservación de energía inteligente. En consecuencia, en la futura industria inteligente, la implementación del reconocimiento de dispositivos inteligentes es algo deseable y muy importante. En el libro se presentan en detalle varios métodos, estrategias y experimentos para lograr el reconocimiento de dispositivos inteligentes. Como primera monografía en el campo del reconocimiento de dispositivos inteligentes, el libro puede proporcionar referencias beneficiosas para estudiantes, ingenieros, científicos y administradores en los campos de la potencia, la energía, los dispositivos electromecánicos, las ciudades inteligentes, la inteligencia artificial, etc. Nota de contenido: Introduction -- Smart non-intrusive device recognition based on physical methods -- Smart non-intrusive device recognition based on intelligent single-label classification methods.-Smart non-intrusive device recognition based on intelligent multi-label classification methods. 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 Smart Device Recognition : Ubiquitous Electric Internet of Things [documento electrónico] / Liu, Hui, Autor ; Yu, Chengming, Autor ; Wu, Haiping, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2021 . - XV, 294 p. 168 ilustraciones, 107 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-334-925-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Internet de las Cosas Inteligencia artificial Inteligencia Computacional Índice Dewey: 004.678 Internet Resumen: El libro es la primera referencia internacional en el campo del reconocimiento de dispositivos inteligentes y el Internet eléctrico ubicuo de las cosas (UEIOT). Presenta una gama de métodos y aplicaciones clave de última generación para el reconocimiento de dispositivos inteligentes. En los futuros entornos inteligentes, obtener información sobre el consumo de energía para identificar cada dispositivo es un enfoque eficaz para garantizar la eficiencia energética de los sistemas industriales inteligentes. Por ejemplo, la tecnología de Internet eléctrico ubicuo de las cosas (UEIOT) representa una de las medidas más efectivas para la gestión de la electricidad y la energía y ha atraído una atención considerable por parte de científicos e ingenieros de todo el mundo. La realización del reconocimiento de dispositivos inteligentes en el marco de UEIOT se ha convertido en el núcleo y la base del éxito de UEIOT. El reconocimiento inteligente de dispositivos puede ayudar a los gobiernos y administradores a distribuir mejor la energía y la potencia, y ayudar a los fabricantes de dispositivos a mejorar sus productos en materia de conservación de energía inteligente. En consecuencia, en la futura industria inteligente, la implementación del reconocimiento de dispositivos inteligentes es algo deseable y muy importante. En el libro se presentan en detalle varios métodos, estrategias y experimentos para lograr el reconocimiento de dispositivos inteligentes. Como primera monografía en el campo del reconocimiento de dispositivos inteligentes, el libro puede proporcionar referencias beneficiosas para estudiantes, ingenieros, científicos y administradores en los campos de la potencia, la energía, los dispositivos electromecánicos, las ciudades inteligentes, la inteligencia artificial, etc. Nota de contenido: Introduction -- Smart non-intrusive device recognition based on physical methods -- Smart non-intrusive device recognition based on intelligent single-label classification methods.-Smart non-intrusive device recognition based on intelligent multi-label classification methods. 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
