Smart analytics artificial intelligence (30 Ergebnisse)
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Smart Analytics, Artificial Intelligence and Sustainable Performance Management in a Global Digitalised Economy
Pallavi Tyagi|Simon Grima|Kiran Sood|Balamurugan Baluswamy|Ercan Özen|Ercan Özen
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Zustand: New. Über den AutorPallavi Tyagi is an Associate Professor in the area of human resource management at Amity College of Commerce and Finance, Amity University Uttar Pradesh, Noida, India. Simon Grima.
Data Analytics And Artificial Intelligence For Predictive Maintenance In Smart Manufacturing
Kumar Tyagi, Amit (Editor)/ Tiwari, Shrikant (Editor)/ Soni, Gulshan (Editor)
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Zustand: New. Amit Kumar Tyagi, PhD, is an Assistant Professor at the National Institute of Fashion Technology, New Delhi, India. Previously he was an Assistant Professor (Senior Grade 2) and Senior Researcher at Vellore Institute of Technology (VIT)..
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Artificial Intelligence for Sustainable Industry 4.0 and 5.0 | Machine Learning, Deep Learning, and Big Data Analytics for Smart and Sustainable Industry 4.0, 5.0, and Society 5.0 | Nitin Rane (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2024 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786208009694 | Verantwortlich…e Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Today, in this smart era, data analytics and artificial intelligence (AI) play an important role in predictive maintenance (PdM) within the manufacturing industry. This innovative approach aims to optimize maintenance strategies by predicting when equipment or machinery is likely to fail so t…hat maintenance can be performed just in time to prevent costly breakdowns. This book contains up-to-date information on predictive maintenance and the latest advancements, trends, and tools required to reduce costs and save time for manufacturers and industries.Data Analytics and Artificial Intelligence for Predictive Maintenance in Smart Manufacturing provides an extensive and in-depth exploration of the intersection of data analytics, artificial intelligence, and predictive maintenance in the manufacturing industry and covers fundamental concepts, advanced techniques, case studies, and practical applications. Using a multidisciplinary approach, this book recognizes that predictive maintenance in manufacturing requires collaboration among engineers, data scientists, and business professionals and includes case studies from various manufacturing sectors showcasing successful applications of predictive maintenance. The real-world examples explain the useful benefits and ROI achieved by organizations. The emphasis is on scalability, making it suitable for both small and large manufacturing operations, and readers will learn how to adapt predictive maintenance strategies to different scales and industries. This book presents resources and references to keep readers updated on the latest advancements, tools, and trends, ensuring continuous learning.Serving as a reference guide, this book focuses on the latest advancements, trends, and tools relevant to predictive maintenance and can also serve as an educational resource for students studying manufacturing, data science, or related fields.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In the dynamic realm of digital agriculture, the integration of big data acquisition platforms has sparked both curiosity and enthusiasm among researchers and agricultural practitioners. This book embarks on a journey to explore the intersection of a…rtificial intelligence and agriculture, focusing on small-unmanned aerial vehicles (UAVs), unmanned ground vehicles (UGVs), edge-AI sensors and the profound impact they have on digital agriculture, particularly in the context of heterogeneous crops, such as walnuts, pomegranates, cotton, etc. For example, lightweight sensors mounted on UAVs, including multispectral and thermal infrared cameras, serve as invaluable tools for capturing high-resolution images. Their enhanced temporal and spatial resolutions, coupled with cost effectiveness and near-real-time data acquisition, position UAVs as an optimal platform for mapping and monitoring crop variability in vast expanses. This combination of data acquisition platforms and advanced analytics generates substantial datasets, necessitating a deep understanding of fractional-order thinking, which is imperative due to the inherent 'complexity' and consequent variability within the agricultural process. Much optimism is vested in the field of artificial intelligence, such as machine learning (ML) and computer vision (CV), where the efficient utilization of big data to make it 'smart' is of paramount importance in agricultural research. Central to this learning process lies the intricate relationship between plant physiology and optimization methods. The key to the learning process is the plant physiology and optimization method. Crafting an efficient optimization method raises three pivotal questions: 1.) What represents the best approach to optimization 2.) How can we achieve a more optimal optimization 3.) Is it possible to demand 'more optimal machine learning,' exemplified by deep learning, while minimizing the need for extensive labeled data for digital agriculture This book details the foundations of the plant physiology-informed machine learning (PPIML) and the principle of tail matching (POTM) framework. It is the 9th title of the 'Agriculture Automation and Control' book series published by Springer.
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In the dynamic realm of digital agriculture, the integration of big data acquisition platforms has sparked both curiosity and enthusiasm among researchers and agricultural practitioners. This book embarks on a journey to explore the intersection of artifici…al intelligence and agriculture, focusing on small-unmanned aerial vehicles (UAVs), unmanned ground vehicles (UGVs), edge-AI sensors and the profound impact they have on digital agriculture, particularly in the context of heterogeneous crops, such as walnuts, pomegranates, cotton, etc. For example, lightweight sensors mounted on UAVs, including multispectral and thermal infrared cameras, serve as invaluable tools for capturing high-resolution images. Their enhanced temporal and spatial resolutions, coupled with cost effectiveness and near-real-time data acquisition, position UAVs as an optimal platform for mapping and monitoring crop variability in vast expanses. This combination of data acquisition platforms and advanced analytics generates substantial datasets, necessitating a deep understanding of fractional-order thinking, which is imperative due to the inherent 'complexity' and consequent variability within the agricultural process. Much optimism is vested in the field of artificial intelligence, such as machine learning (ML) and computer vision (CV), where the efficient utilization of big data to make it 'smart' is of paramount importance in agricultural research. Central to this learning process lies the intricate relationship between plant physiology and optimization methods. The key to the learning process is the plant physiology and optimization method. Crafting an efficient optimization method raises three pivotal questions: 1.) What represents the best approach to optimization 2.) How can we achieve a more optimal optimization 3.) Is it possible to demand 'more optimal machine learning,' exemplified by deep learning, while minimizing the need for extensive labeled data for digital agriculture This book details the foundations of the plant physiology-informed machine learning (PPIML) and the principle of tail matching (POTM) framework. It is the 9th title of the 'Agriculture Automation and Control' book series published by Springer.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Smart Big Data in Digital Agriculture Applications | Acquisition, Advanced Analytics, and Plant Physiology-informed Artificial Intelligence | Haoyu Niu (u. a.) | Taschenbuch | Agriculture Automation and Control | xviii | Englisch | 2025 | Springer | EAN 9783031526473 | Verantwortliche Person für die EU…: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Artificial Intelligence and Big Data Analytics for Smart Healthcare serves as a key reference for practitioners and experts involved in healthcare as they strive to enhance the value added of healthcare and develop more sustainable healthcare systems. It brings together insights from emerging… sophisticated information and communication technologies such as big data analytics, artificial intelligence, machine learning, data science, medical intelligence, and, by dwelling on their current and prospective applications, highlights managerial and policymaking challenges they may generate. The book is split into five sections: big data infrastructure, framework and design for smart healthcare; signal processing techniques for smart healthcare applications; business analytics (descriptive, diagnostic, predictive and prescriptive) for smart healthcare; emerging tools and techniques for smart healthcare; and challenges (security, privacy, and policy) in big data for smart healthcare. The content is carefully developed to be understandable to different members of healthcare chain to leverage collaborations with researchers and industry.
Data Analytics and Artificial Intelligence for Predictive Maintenance in Smart Manufacturing
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