Deep fault (33 Ergebnisse)
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Verlag: Pergamon Press, Ltd. 1970
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Verlag: Pergamon Press, Ltd. 1971
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Verlag: Nakladavelstvi Ceskoslovenske Adademie Ved. 1971
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Verlag: Academic Journal Offprint from: - Quart. Journ. Geological Soc. Vol. 154, Part 1, 1997. 1997
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5pp, 3 figs, Printed Card Cover, VGC.
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Tectonophysics 48: T15-T22, 2 figs 4to, offprint.
Verlag: Academic Journal Offprint from: - Quart. Journ. Geological Soc. Vol. 153, Part 3, 1996. 1996
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12pp, 7 figs, Printed Card Cover, VGC.
Fault Detection and Isolation in Industrial Processes Based On RNN: Deep Learning Approach
Siva Kumar, A. P. (Author)/ Pavan Kumar, N (Author)/ K, Chidananda (Author)
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Paperback. Zustand: Brand New. 64 pages. 5.91x0.15x8.66 inches. In Stock.
Verlag: Basel Reprodruck-Notegen Riehen 1986
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327 Seiten, zahlreiche Textfiguren, broschiert. Neuwertig.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Fault Detection and Isolation in Industrial Processes Based On RNN | Deep Learning Approach | A. P. Siva Kumar (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2021 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786203927757 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrüc…k, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Paperback. Zustand: Brand New. 206 pages. 7.01x0.49x10.00 inches. In Stock.
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Zustand: New. Ruqiang Yan is a professor at the School of Mechanical Engineering, Xi an Jiaotong University. His research interests include data analytics, AI, and energy-efficient sensing and sensor networks for the condition monitoring and health diagnosis of.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - The book aims to highlight the potential of deep learning (DL)-enabled methods in intelligent fault diagnosis (IFD), along with their benefits and contributions.The authors first introduce basic applications of DL-enabled IFD, including auto-encoders, deep belief networks, and convolutional n…eural networks. Advanced topics of DL-enabled IFD are also explored, such as data augmentation, multi-sensor fusion, unsupervised deep transfer learning, neural architecture search, self-supervised learning, and reinforcement learning. Aiming to revolutionize the nature of IFD, Deep Neural Networks-Enabled Intelligent Fault Diangosis of Mechanical Systems contributes to improved efficiency, safety, and reliability of mechanical systems in various industrial domains.The book will appeal to academic researchers, practitioners, and students in the fields of intelligent fault diagnosis, prognostics and health management, and deep learning.
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Keine Beschreibung verfügbar.
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Hardcover. Zustand: Brand New. 232 pages. 10.00x7.00x10.00 inches. In Stock.
- Hardcover
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 256 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book focuses on the deep learning technologies and their applications in the catenary detection of high-speed railways. As the only source of power for high-speed trains, the catenary's service performance directly affects…the safe operation of high-speed railways. This book systematically shows the latest research results of catenary detection in high-speed railways, especially the detection of catenary support component defect and fault. Some methods or algorithms have been adopted in practical engineering. These methods or algorithms provide important references and help the researcher, scholar, and engineer on pantograph and catenary technology in high-speed railways. Unlike traditional detection methods of catenary support component based on image processing, some advanced methods in the deep learning field, including convolutional neural network, reinforcement learning, generative adversarial network, etc., are adopted and improved in this book. The main contents include the overview of catenary detection of electrified railways, the introduction of some advance of deep learning theories, catenary support components and their characteristics in high-speed railways, the image reprocessing of catenary support components, the positioning of catenary support components, the detection of defect and fault, the detection based on 3D point cloud, etc.
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Zustand: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book focuses on the deep learning technologies and their applications in the catenary detection of high-speed railways. As the only source of power for high-speed trains, the catenary's service performance directly affects the safe opera…tion of high-speed railways. This book systematically shows the latest research results of catenary detection in high-speed railways, especially the detection of catenary support component defect and fault. Some methods or algorithms have been adopted in practical engineering. These methods or algorithms provide important references and help the researcher, scholar, and engineer on pantograph and catenary technology in high-speed railways. Unlike traditional detection methods of catenary support component based on image processing, some advanced methods in the deep learning field, including convolutional neural network, reinforcement learning, generative adversarial network, etc., are adopted and improved in this book. The main contents include the overview of catenary detection of electrified railways, the introduction of some advance of deep learning theories, catenary support components and their characteristics in high-speed railways, the image reprocessing of catenary support components, the positioning of catenary support components, the detection of defect and fault, the detection based on 3D point cloud, etc.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book focuses on the deep learning technologies and their applications in the catenary detection of high-speed railways. As the only source of power for high-speed trains, the catenary's service performance directly affects the safe operation of…high-speed railways. This book systematically shows the latest research results of catenary detection in high-speed railways, especially the detection of catenary support component defect and fault. Some methods or algorithms have been adopted in practical engineering. These methods or algorithms provide important references and help the researcher, scholar, and engineer on pantograph and catenary technology in high-speed railways. Unlike traditional detection methods of catenary support component based on image processing, some advanced methods in the deep learning field, including convolutional neural network, reinforcement learning, generative adversarial network, etc., are adopted and improved in this book. The main contents include the overview of catenary detection of electrified railways, the introduction of some advance of deep learning theories, catenary support components and their characteristics in high-speed railways, the image reprocessing of catenary support components, the positioning of catenary support components, the detection of defect and fault, the detection based on 3D point cloud, etc.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book focuses on the deep learning technologies and their applications in the catenary detection of high-speed railways. As the only source of power for high-speed trains, the catenary's service performance directly affects the safe operation of high-sp…eed railways. This book systematically shows the latest research results of catenary detection in high-speed railways, especially the detection of catenary support component defect and fault. Some methods or algorithms have been adopted in practical engineering. These methods or algorithms provide important references and help the researcher, scholar, and engineer on pantograph and catenary technology in high-speed railways. Unlike traditional detection methods of catenary support component based on image processing, some advanced methods in the deep learning field, including convolutional neural network, reinforcement learning, generative adversarial network, etc., are adopted and improved in this book. The main contents include the overview of catenary detection of electrified railways, the introduction of some advance of deep learning theories, catenary support components and their characteristics in high-speed railways, the image reprocessing of catenary support components, the positioning of catenary support components, the detection of defect and fault, the detection based on 3D point cloud, etc.
