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29.11.2024 um 19:30 Uhr
Big Data Analytics in Smart Manufacturing
Principles and Practices
von P. Suresh, T. Poongodi, B. Balamurugan
Verlag: Taylor & Francis Ltd (Sales)
Taschenbuch
ISBN: 978-1-032-06553-3
Erschienen am 07.10.2024
Sprache: Englisch
Format: 254 mm [H] x 178 mm [B] x 11 mm [T]
Gewicht: 367 Gramm
Umfang: 192 Seiten

Preis: 62,50 €
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Klappentext
Inhaltsverzeichnis

The ultra-secure and immutable ledgers, strong, consensus mechanisms, decentralization, and self-sovereign identity of AI and IoT technologies have tremendous potential to rebalance and improve machine learning algorithms. This book discusses the possibility of using AI, IoT and machine learning for the enhancement of healthcare systems.



1. Machine Learning Techniques and Big Data Analytics for Smart Manufacturing. 2.Data-Driven Paradigm for Smart Manufacturing In The Context of Big Data Analytics. 3.Data-Driven Models in Machine Learning- An Enabler of Smart Manufacturing. 4. Local Time Invariant Learning from Industrial Big Data for Predictive Maintenance in Smart Manufacturing. 5.Integration of Industrial IoT and Big data Analytics for Smart Manufacturing Industries: Perspectives and Challenges. 6.Multimodal Architecture for Emotion Prediction in Videos using Ensemble Learning. 7. Deep PHM: IOT based Deep Learning approach on Prediction of Prognostics and Health Management of an Aircraft Engine. 8.A Comprehensive Study on Accelerating Smart Manufacturers using Ubiquitous Robotic Technology. 9.Machine Learning Techniques and Big Data Tools in Design and Manufacturing. 10.Principles of Comprehension of IoT and Smart Manufacturing System.


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