Computational Methods for Application in Industry 4.0 / Karkalos, Nikolaos E.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Computational Methods for Application in Industry 4.0 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Karkalos, Nikolaos E., ; Markopoulos, Angelos P., ; Davim, J. Paulo, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: VIII, 67 p. 10 ilustraciones, 3 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-92393-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Artículos  Inteligencia Computacional  Matemáticas de ingeniería  Máquinas  Herramientas  Procesos Clasificación: 670 Manufactura Resumen: Este libro presenta los métodos computacionales y estadísticos utilizados por los sistemas inteligentes dentro del concepto de Industria 4.0. Los métodos incluyen, entre otros, métodos basados ​​en la evolución y métodos basados ​​en la inteligencia de enjambre. Cada método se explica en sus aspectos fundamentales, mientras que se proporciona alguna bibliografía destacada para lecturas adicionales. Este libro describe los principios de cada método y los compara. Está destinado a investigadores nuevos en métodos computacionales y estadísticos, pero también a usuarios experimentados. Nota de contenido: General aspects and definitions -- Literature Review -- Evolution based methods -- Swarm intelligence based methods -- Other methods -- Case studies and conclusions. Tipo de medio : Computadora Summary : This book presents computational and statistical methods used by intelligent systems within the concept of Industry 4.0. The methods include among others evolution-based and swarm intelligence-based methods. Each method is explained in its fundamental aspects, while some notable bibliography is provided for further reading. This book describes each methods' principles and compares them. It is intended for researchers who are new in computational and statistical methods but also to experienced users. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Computational Methods for Application in Industry 4.0 [documento electrónico] / Karkalos, Nikolaos E., ; Markopoulos, Angelos P., ; Davim, J. Paulo,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - VIII, 67 p. 10 ilustraciones, 3 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-319-92393-2 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Artículos  Inteligencia Computacional  Matemáticas de ingeniería  Máquinas  Herramientas  Procesos Clasificación: 670 Manufactura Resumen: Este libro presenta los métodos computacionales y estadísticos utilizados por los sistemas inteligentes dentro del concepto de Industria 4.0. Los métodos incluyen, entre otros, métodos basados ​​en la evolución y métodos basados ​​en la inteligencia de enjambre. Cada método se explica en sus aspectos fundamentales, mientras que se proporciona alguna bibliografía destacada para lecturas adicionales. Este libro describe los principios de cada método y los compara. Está destinado a investigadores nuevos en métodos computacionales y estadísticos, pero también a usuarios experimentados. Nota de contenido: General aspects and definitions -- Literature Review -- Evolution based methods -- Swarm intelligence based methods -- Other methods -- Case studies and conclusions. Tipo de medio : Computadora Summary : This book presents computational and statistical methods used by intelligent systems within the concept of Industry 4.0. The methods include among others evolution-based and swarm intelligence-based methods. Each method is explained in its fundamental aspects, while some notable bibliography is provided for further reading. This book describes each methods' principles and compares them. It is intended for researchers who are new in computational and statistical methods but also to experienced users. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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