Autor Kannan, Ramani
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Hacer una sugerencia Refinar búsquedaAdvanced Deep Learning for Engineers and Scientists / Prakash, Kolla Bhanu ; Kannan, Ramani ; Alexander, S.Albert ; Kanagachidambaresan, G. R.
Título : Advanced Deep Learning for Engineers and Scientists : A Practical Approach Tipo de documento: documento electrónico Autores: Prakash, Kolla Bhanu, ; Kannan, Ramani, ; Alexander, S.Albert, ; Kanagachidambaresan, G. R., Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVII, 285 p. 281 ilustraciones, 261 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-66519-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Telecomunicación Inteligencia Computacional Aprendizaje automático Procesamiento de datos Ingeniería en Comunicaciones Redes Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro proporciona una ilustración completa de los conceptos de aprendizaje profundo con estudios de casos y ejemplos prácticos útiles para aplicaciones en tiempo real. Este libro presenta una amplia gama de temas de aprendizaje profundo. Los autores comienzan con los fundamentos, las arquitecturas y las herramientas necesarias para una implementación eficaz por parte de los científicos. Luego presentan una exposición técnica hacia el aprendizaje profundo utilizando Keras, Tensorflow, Pytorch y Python. Continúan con conceptos avanzados con sesiones prácticas para un aprendizaje profundo. Los ingenieros, científicos e investigadores que busquen un enfoque práctico para el aprendizaje profundo disfrutarán de este libro. Presenta conceptos básicos prácticos para conceptos avanzados en aprendizaje profundo y cómo aplicarlos a través de varios proyectos; Analiza temas como el aprendizaje profundo en redes inteligentes y energía renovable y desarrollo sostenible; Explica cómo implementar técnicas avanzadas en aprendizaje profundo usando programación Pytorch, Keras, Python. Nota de contenido: Introduction -- Introduction to ANN -- Introduction to Deep Learning -- Deep Soft Computing using Python -- Working with Keras -- Deep learning Applications using Python -- Advanced Deep learning techniques -- Conclusion. 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 Advanced Deep Learning for Engineers and Scientists : A Practical Approach [documento electrónico] / Prakash, Kolla Bhanu, ; Kannan, Ramani, ; Alexander, S.Albert, ; Kanagachidambaresan, G. R., . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVII, 285 p. 281 ilustraciones, 261 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-66519-7
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Telecomunicación Inteligencia Computacional Aprendizaje automático Procesamiento de datos Ingeniería en Comunicaciones Redes Minería de datos y descubrimiento de conocimientos Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro proporciona una ilustración completa de los conceptos de aprendizaje profundo con estudios de casos y ejemplos prácticos útiles para aplicaciones en tiempo real. Este libro presenta una amplia gama de temas de aprendizaje profundo. Los autores comienzan con los fundamentos, las arquitecturas y las herramientas necesarias para una implementación eficaz por parte de los científicos. Luego presentan una exposición técnica hacia el aprendizaje profundo utilizando Keras, Tensorflow, Pytorch y Python. Continúan con conceptos avanzados con sesiones prácticas para un aprendizaje profundo. Los ingenieros, científicos e investigadores que busquen un enfoque práctico para el aprendizaje profundo disfrutarán de este libro. Presenta conceptos básicos prácticos para conceptos avanzados en aprendizaje profundo y cómo aplicarlos a través de varios proyectos; Analiza temas como el aprendizaje profundo en redes inteligentes y energía renovable y desarrollo sostenible; Explica cómo implementar técnicas avanzadas en aprendizaje profundo usando programación Pytorch, Keras, Python. Nota de contenido: Introduction -- Introduction to ANN -- Introduction to Deep Learning -- Deep Soft Computing using Python -- Working with Keras -- Deep learning Applications using Python -- Advanced Deep learning techniques -- Conclusion. 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 : Practical Examples of Energy Optimization Models Tipo de documento: documento electrónico Autores: Karim, Samsul Ariffin Abdul, ; Abdullah, Mohd Faris, ; Kannan, Ramani, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: X, 91 p. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1521997-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Electric power production Optimización matemática Fuentes de energía renovable La política energética Energía y estado Recolección de energía Ingeniería de Energía Eléctrica Mejoramiento Ingeniería Mecánica Energética Energía renovable Política Economía y Gestión Energética Índice Dewey: 621.31 Resumen: Este libro destaca la investigación de vanguardia sobre tecnología de integración de energía renovable y generación de energía adecuada y eficiente, analiza redes inteligentes, integración de redes de energía renovable, modelos de control de predicción y modelos econométricos para predecir la radiación solar global y los factores que afectan la energía solar. radiación, evaluación del rendimiento de sistemas fotovoltaicos y modelos mejorados de predicción del consumo de energía. Analiza varios métodos, algoritmos, análisis de rendimiento basados en datos ambientales y resultados experimentales para ayudar a los lectores a obtener una comprensión detallada de los pros y los contras de las tecnologías en esta área de rápido crecimiento. En consecuencia, ofrece un recurso valioso para estudiantes e investigadores que trabajan en modelos de optimización de energías renovables. Nota de contenido: 1. Fuzzy Regression Model to Predict Global Solar Radiation -- 2. Performance Evaluation of a 2-kWp Grid Connected Photovoltaic System at Gate 3 Universiti Teknologi PETRONAS -- 3. Energy Consumption Prediction Models Based on Improved ANFIS Approach of an Industrial System Plant -- 4. Cost Benefit Opportunity for End Use Segment using Lighting Retrofit at Taylor's University -- 5. A new topology of electrical field stress optimization strategy for Power MOSFET application in Radiation Environment -- 6. Time Series Models of High Frequency Solar Radiation Data -- Index. . 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 Practical Examples of Energy Optimization Models [documento electrónico] / Karim, Samsul Ariffin Abdul, ; Abdullah, Mohd Faris, ; Kannan, Ramani, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2020 . - X, 91 p.
ISBN : 978-981-1521997--
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Palabras clave: Electric power production Optimización matemática Fuentes de energía renovable La política energética Energía y estado Recolección de energía Ingeniería de Energía Eléctrica Mejoramiento Ingeniería Mecánica Energética Energía renovable Política Economía y Gestión Energética Índice Dewey: 621.31 Resumen: Este libro destaca la investigación de vanguardia sobre tecnología de integración de energía renovable y generación de energía adecuada y eficiente, analiza redes inteligentes, integración de redes de energía renovable, modelos de control de predicción y modelos econométricos para predecir la radiación solar global y los factores que afectan la energía solar. radiación, evaluación del rendimiento de sistemas fotovoltaicos y modelos mejorados de predicción del consumo de energía. Analiza varios métodos, algoritmos, análisis de rendimiento basados en datos ambientales y resultados experimentales para ayudar a los lectores a obtener una comprensión detallada de los pros y los contras de las tecnologías en esta área de rápido crecimiento. En consecuencia, ofrece un recurso valioso para estudiantes e investigadores que trabajan en modelos de optimización de energías renovables. Nota de contenido: 1. Fuzzy Regression Model to Predict Global Solar Radiation -- 2. Performance Evaluation of a 2-kWp Grid Connected Photovoltaic System at Gate 3 Universiti Teknologi PETRONAS -- 3. Energy Consumption Prediction Models Based on Improved ANFIS Approach of an Industrial System Plant -- 4. Cost Benefit Opportunity for End Use Segment using Lighting Retrofit at Taylor's University -- 5. A new topology of electrical field stress optimization strategy for Power MOSFET application in Radiation Environment -- 6. Time Series Models of High Frequency Solar Radiation Data -- Index. . 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 : Sustainable Electrical Power Resources through Energy Optimization and Future Engineering Tipo de documento: documento electrónico Autores: Sulaiman, Shaharin Anwar, ; Kannan, Ramani, ; Karim, Samsul Ariffin Abdul, ; Mohd Nor, Nursyarizal, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: X, 93 p. 67 ilustraciones, 46 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1304354-- 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 Electric power production Política Economía y Gestión Energética Ingeniería de Energía Eléctrica Índice Dewey: 333.7 Recursos naturales y energía Resumen: Este libro presenta investigaciones recientes de ciencia e ingeniería en el campo de la energía convencional y renovable, la eficiencia y la optimización energética, discutiendo problemas como la disponibilidad, la carga máxima y la confiabilidad del suministro sostenible de energía a los consumidores. Esta investigación es imperativa, ya que las soluciones eficientes y respetuosas con el medio ambiente son fundamentales en la producción y transmisión de electricidad modernas. Nota de contenido: Load Frequency Control in the Deregulated Environment for the Future Green Energy Network -- Forecasting Solar Radiation Data Using Gaussian and Polynomial Fitting Methods -- Load Profiling and Optimizing Energy Management Systems towards Green Building Index -- Planning of Distributed Energy Resources Using Genetic Algorithm -- Feasibility Study of using Hybrid Renewable Energy to Supply Unmanned Offshore Platform -- The Effect of Simpler Neill's Mapping Function Models Using non Linear Regression Method on Tropospheric Delay. 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 Sustainable Electrical Power Resources through Energy Optimization and Future Engineering [documento electrónico] / Sulaiman, Shaharin Anwar, ; Kannan, Ramani, ; Karim, Samsul Ariffin Abdul, ; Mohd Nor, Nursyarizal, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - X, 93 p. 67 ilustraciones, 46 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1304354--
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 Electric power production Política Economía y Gestión Energética Ingeniería de Energía Eléctrica Índice Dewey: 333.7 Recursos naturales y energía Resumen: Este libro presenta investigaciones recientes de ciencia e ingeniería en el campo de la energía convencional y renovable, la eficiencia y la optimización energética, discutiendo problemas como la disponibilidad, la carga máxima y la confiabilidad del suministro sostenible de energía a los consumidores. Esta investigación es imperativa, ya que las soluciones eficientes y respetuosas con el medio ambiente son fundamentales en la producción y transmisión de electricidad modernas. Nota de contenido: Load Frequency Control in the Deregulated Environment for the Future Green Energy Network -- Forecasting Solar Radiation Data Using Gaussian and Polynomial Fitting Methods -- Load Profiling and Optimizing Energy Management Systems towards Green Building Index -- Planning of Distributed Energy Resources Using Genetic Algorithm -- Feasibility Study of using Hybrid Renewable Energy to Supply Unmanned Offshore Platform -- The Effect of Simpler Neill's Mapping Function Models Using non Linear Regression Method on Tropospheric Delay. 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
