Muutke küpsiste eelistusi

E-raamat: Computational Sciences and Artificial Intelligence in Industry: New Digital Technologies for Solving Future Societal and Economical Challenges

Edited by , Edited by , Edited by
  • Formaat - PDF+DRM
  • Hind: 221,68 €*
  • * hind on lõplik, st. muud allahindlused enam ei rakendu
  • Lisa ostukorvi
  • Lisa soovinimekirja
  • See e-raamat on mõeldud ainult isiklikuks kasutamiseks. E-raamatuid ei saa tagastada.

DRM piirangud

  • Kopeerimine (copy/paste):

    ei ole lubatud

  • Printimine:

    ei ole lubatud

  • Kasutamine:

    Digitaalõiguste kaitse (DRM)
    Kirjastus on väljastanud selle e-raamatu krüpteeritud kujul, mis tähendab, et selle lugemiseks peate installeerima spetsiaalse tarkvara. Samuti peate looma endale  Adobe ID Rohkem infot siin. E-raamatut saab lugeda 1 kasutaja ning alla laadida kuni 6'de seadmesse (kõik autoriseeritud sama Adobe ID-ga).

    Vajalik tarkvara
    Mobiilsetes seadmetes (telefon või tahvelarvuti) lugemiseks peate installeerima selle tasuta rakenduse: PocketBook Reader (iOS / Android)

    PC või Mac seadmes lugemiseks peate installima Adobe Digital Editionsi (Seeon tasuta rakendus spetsiaalselt e-raamatute lugemiseks. Seda ei tohi segamini ajada Adober Reader'iga, mis tõenäoliselt on juba teie arvutisse installeeritud )

    Seda e-raamatut ei saa lugeda Amazon Kindle's. 

This book is addressed to young researchers and engineers in the fields of Computational Science and Artificial Intelligence, ranging from innovative computational methods to digital machine learning tools and their coupling used for solving challenging industrial and societal problems.This book provides the latest knowledge from jointly academic and industries experts in Computational Science and Artificial Intelligence fields for exploring possibilities and identifying challenges of applying Computational Sciences and AI methods and tools in industrial and societal sectors.

Chapter
1. Co-development of Methodology, Applications,and Hardware in Computational Science and Arti?cial Intelligence?.
Chapter
2. Novel Strategies for Data-driven Evolutionary Optimization.
Chapter
3. Arti?cial Intelligence and Computational Science.
Chapter
4. Supervised Learning and Applied Mathematics.
Chapter
5. Application of the Topological Gradient to Parsimonious Neural Networks.
Chapter
6. Generation of Error Indicators for Partial Di?erential Equations by Machine Learning Methods.
Chapter
7. Newton Method for Minimal Learning Machine.