lückehe daniel (10 Ergebnisse)

Zustand: New. In.

VIII, 99 S. Broschur. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. BestMasters. Sprache: Deutsch.

Paperback. Zustand: Brand New. 195 pages. 8.00x5.75x0.50 inches. In Stock.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Daniel Lückehe presents different approaches to optimize locations of multiple wind turbines on a topographical map. The author succeeds in significantly improving placement solutions by employing optimization heuristics. He proposes various real-world scenarios that represent real planning situations. Advanced evolutionary heuristics for the turbine placement optimization create not only highly optimized solutions but also significantly different solutions to give decision-makers optimal choices. As a matter of fact, wind turbines play an important role towards green energy supply. An optimal location is essential to achieve the highest possible energy efficiency.Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Straße 46, 65189 Wiesbaden 220 pp. Englisch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Daniel Lückehe presents different approaches to optimize locations of multiple wind turbines on a topographical map. The author succeeds in significantly improving placement solutions by employing optimization heuristics. He proposes various real-world scenarios that represent real planning situations. Advanced evolutionary heuristics for the turbine placement optimization create not only highly optimized solutions but also significantly different solutions to give decision-makers optimal choices. As a matter of fact, wind turbines play an important role towards green energy supply. An optimal location is essential to achieve the highest possible energy efficiency.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Evolutionary Wind Turbine Placement Optimization with Geographical Constraints | Daniel Lückehe | Taschenbuch | xxii | Englisch | 2017 | Springer Fachmedien Wiesbaden | EAN 9783658184643 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.

Zustand: New. In German.

Paperback. Zustand: Brand New. 1. aufl. 2015 edition. 108 pages. German language. 8.00x5.60x0.50 inches. In Stock.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -In der Arbeit von Daniel Lückehe wird ein neues hybrides Verfahren zur Dimensionsreduktion methodisch erarbeitet, analysiert und durch experimentelle Tests mit vorhandenen Methoden verglichen. Hochdimensionale Daten, häufig zusammengefasst unter dem Begriff ¿Big Datä, liegen heutzutage in vielen Bereichen vor. Darunter fallen beispielsweise visuell erfasste Informationen, in denen Muster erkannt werden sollen, Anwendungen im medizinischen Bereich sowie Daten aus dem Gebiet der Astronomie. Eine Dimensionsreduktion kann dabei helfen, Informationen aus großen, hochkomplexen Datensätzen zu gewinnen und diese besser verarbeiten zu können. So können Daten beispielsweise auf einen zweidimensionalen Raum abgebildet und somit für den Menschen visuell erfassbar werden.Springer Vieweg in Springer Science + Business Media, Abraham-Lincoln-Straße 46, 65189 Wiesbaden 108 pp. Deutsch.

Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In der Arbeit von Daniel Lückehe wird ein neues hybrides Verfahren zur Dimensionsreduktion methodisch erarbeitet, analysiert und durch experimentelle Tests mit vorhandenen Methoden verglichen. Hochdimensionale Daten, häufig zusammengefasst unter dem Begriff 'Big Data', liegen heutzutage in vielen Bereichen vor. Darunter fallen beispielsweise visuell erfasste Informationen, in denen Muster erkannt werden sollen, Anwendungen im medizinischen Bereich sowie Daten aus dem Gebiet der Astronomie. Eine Dimensionsreduktion kann dabei helfen, Informationen aus großen, hochkomplexen Datensätzen zu gewinnen und diese besser verarbeiten zu können. So können Daten beispielsweise auf einen zweidimensionalen Raum abgebildet und somit für den Menschen visuell erfassbar werden.