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Optimization, Uncertainty and Machine Learning in Wind Energy Conversion Systems, Fachbücher von Richard Everson, Jonathan Fieldsend, Kishalay Mitra
Das Fachbuch "Optimization, Uncertainty and Machine Learning in Wind Energy Conversion Systems" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von Optimierungstechniken und maschinellem Lernen in der Windenergiebranche. Verfasst von Richard Everson und Jonathan Fieldsend, richtet sich das Werk an Fachleute und Studierende der Mathematik und Naturwissenschaften sowie der Informatik. Es behandelt zentrale Themen wie Unsicherheitsanalysen und deren Einfluss auf die Effizienz von Windenergieanlagen. Die erste Auflage, die 2026 veröffentlicht wird, ist in englischer Sprache verfasst und bietet wertvolle Einblicke in moderne Technologien und Methoden zur Verbesserung der Energieumwandlungssysteme. Leserinnen und Leser können sich auf eine fundierte und praxisnahe Darstellung freuen, die sowohl theoretische als auch praktische Aspekte berücksichtigt. Das Buch ist ein unverzichtbares Nachschlagewerk für alle, die sich mit den Herausforderungen und Lösungen im Bereich der Windenergie auseinandersetzen.
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Machine Learning and Optimization for Engineering Design, Fachbücher von Mangal Singh, Kailash Shaw, Apoorva S. Shastri, Singh Mangal, Shaw Kailash
Das Buch "Machine Learning and Optimization for Engineering Design" bietet eine umfassende Sammlung von wissenschaftlichen und technischen Forschungsarbeiten, die sich mit maschinellen Lernalgorithmen im Bereich der Optimierung und des Ingenieurd Designs befassen. Es behandelt sowohl theoretische als auch praktische Entwicklungen für zahlreiche Anwendungen in der Ingenieurwissenschaft, darunter intelligente Wohnsysteme, ICT-basierte Bewässerungssysteme, Vorhersagen des akademischen Erfolgs, zukünftige Agro-Industrien für die Pflanzenproduktion, Klassifizierung von Pflanzenkrankheiten, zahnmedizinische Probleme und Lösungen sowie die Bearbeitung von Kreditwürdigkeitsanträgen. Die Kapitel sind eigenständig und enthalten Fallstudien sowie Literaturübersichten. Das Buch hebt die Bedeutung der Forschung hervor und zeigt auf, wie die Zeit- und Raumkomplexität von Problemen angegangen werden kann, um die Genauigkeit und Validierung in verschiedenen praktischen Anwendungen zu verbessern. Es richtet sich an ein breites Publikum und erkundet multidisziplinäre Forschungsrichtungen wie Computer Vision, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um die Anwendungen des Ingenieurdesigns in der Gesellschaft zu verbessern. Zudem werden aktuelle Forschungsarbeiten mit Illustrationen, Übungen und Pseudocode bereitgestellt.
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Advanced Techniques in Optimization for Machine Learning and Imaging, Fachbücher von Federica Porta, Alessandra Bubba, Marco Viola, Tatiana Alessandro BenfenatiDas Fachbuch "Advanced Techniques in Optimization for Machine Learning and Imaging" bietet eine umfassende Sammlung aktueller Beiträge zur nichtlinearen Optimierung, die eine entscheidende Rolle in der Entwicklung moderner Techniken an der Schnittstelle von maschinellem Lernen und Bildverarbeitung spielen. Die in diesem Buch versammelten Arbeiten stammen aus dem INdAM Workshop, der vom 20. bis 24. Juni 2022 in Rom stattfand. Die behandelten Themen umfassen nicht nur nichtglatte Optimierungstechniken für modellgetriebene variationale Regularisierung, sondern auch die theoretische Analyse von Fixpunkt-Fortsetzungsalgorithmen zur Auswahl von Regularisierungsparametern für lineare Inversionsprobleme in der Bildverarbeitung. Darüber hinaus werden verschiedene Perspektiven auf Support Vector Machines, die über Majorization-Minimization-Methoden trainiert werden, sowie die Verallgemeinerung bayesianischer statistischer Rahmenbedingungen auf Bildverarbeitungsprobleme behandelt. Das Buch bietet auch Benchmark-Datensätze zur Erprobung neuer Methoden und Algorithmen.235,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning and Soft Computing, Fachbücher von Letian HuangDas Fachbuch "Machine Learning and Soft Computing" bietet eine umfassende Sammlung von Forschungsergebnissen, die auf der 9. Internationalen Konferenz für maschinelles Lernen und weiche Berechnungen (ICMLSC 2025) in Tokio präsentiert wurden. In diesem zweibändigen Werk sind 39 vollständige und 13 kurze Beiträge enthalten, die aus über 120 eingereichten Arbeiten ausgewählt wurden. Die Themen sind vielfältig und decken Bereiche wie multimodale Datenanalyse, Modelloptimierung, intelligente Empfehlungssysteme sowie Datenschutz ab. Darüber hinaus werden im zweiten Teil des Buches tiefgreifende Lernmodelle, hochleistungsfähige Berechnungen und Methoden zur Bildanalyse behandelt. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für Fachleute und Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der Informatik und den Anwendungen von KI beschäftigen.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- and Many- Objective Optimization, Fachbücher von Dhish Kumar Saxena, Kalyanmoy Deb, Erik D. Goodman, Sukrit MittalDas Fachbuch "Machine Learning Assisted Evolutionary Multi- and Many-Objective Optimization" bietet eine umfassende Einführung in die Kombination von maschinellem Lernen (ML) und evolutionären Multi- und Many-Objective Optimierungsalgorithmen (EMO). Es beleuchtet, wie EMO-Algorithmen, die darauf abzielen, eine Vielzahl von Lösungen zu entwickeln, durch ML-Techniken optimiert werden können. Die Autoren, Dhish Kumar Saxena, präsentieren die Grundlagen der Optimierung und erläutern verschiedene Problem- und Algorithmustypen. Die gut strukturierten Kapitel behandeln wichtige Studien zu ML-basierten Verbesserungen im EMO-Bereich und analysieren Aspekte wie das Verständnis der Problemstruktur, die Verbesserung der Konvergenz und Diversifikation sowie die Analyse des Pareto-Fronts. Das Buch bietet sowohl Anfängern als auch erfahrenen Forschenden wertvolle Einblicke und fasst die relevante Literatur von den Anfängen der Innovisierung bis zu den neuesten Fortschritten zusammen. Es ist eine unverzichtbare Ressource für alle, die sich mit den Möglichkeiten von ML in der Optimierung beschäftigen.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Pattern Recognition and Machine Learning, Fachbücher von Christopher M. BishopThis is the first textbook on pattern recognition to present the Bayesian viewpoint. The book presents approximate inference algorithms that permit fast approximate answers in situations where exact answers are not feasible. It uses graphical models to describe probability distributions when no other books apply graphical models to machine learning. No previous knowledge of pattern recognition or machine learning concepts is assumed. Familiarity with multivariate calculus and basic linear algebra is required, and some experience in the use of probabilities would be helpful though not essential as the book includes a self-contained introduction to basic probability theory.80,24 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Machine Learning and Security, Fachbücher von Clarence Chio, David Freeman
Das Fachbuch "Machine Learning and Security" von Clarence Chio und David Freeman bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Machine Learning in der Cybersicherheit. Es beleuchtet, wie moderne Techniken des maschinellen Lernens dazu beitragen können, Sicherheitsprobleme zu lösen und die ständige Auseinandersetzung zwischen Angreifern und Verteidigern zu beenden. Die Autoren präsentieren eine praxisorientierte Anleitung, die es Lesenden ermöglicht, Machine Learning-Algorithmen auf verschiedene Sicherheitsherausforderungen anzuwenden, darunter Intrusion Detection, Malware-Klassifizierung und Netzwerk-Analyse. Das Buch richtet sich sowohl an Sicherheitsingenieur*innen als auch an Datenwissenschaftler*innen und bietet wertvolle Einblicke in die Integration von Machine Learning in Sicherheitslösungen. Die Leser*innen lernen, wie sie Anomalien schnell erkennen, Malware analysieren und Muster in Datensätzen identifizieren können, um Angreifer zu entlarven. Zudem wird erläutert, wie man Machine Learning-Algorithmen von der Theorie in die Praxis überführt und die Bedrohungen, die Angreifer für Machine Learning-Lösungen darstellen, besser versteht.
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Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity, Fachbücher von Mark Stamp, Martin Jurecek
Das Fachbuch "Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen, die an der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Cybersicherheit auftreten. Es behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Malware-Analyse, Intrusion Detection und Spam-Erkennung, und beleuchtet die Anwendung von KI- und Deep-Learning-Algorithmen in diesen komplexen Bereichen. Besonderes Augenmerk wird auf datengestützte Ansätze gelegt, die es ermöglichen, mit minimalem Expertenwissen zu arbeiten. Das Buch schliesst bestehende Lücken zwischen der Forschung im Bereich Deep Learning und den praktischen Herausforderungen in der Cybersicherheit. Es bietet innovative Rahmenbedingungen und Entwicklungstools, die es den Leserinnen und Lesern ermöglichen, mit den neuesten Fortschritten in der KI zu experimentieren und diese in sicherheitsrelevanten Anwendungsfällen zu nutzen. Die zeitgemässe Thematik des Buches ist besonders wertvoll, da es selten ist, klar strukturierte Forschung zu finden, die die neuesten Entwicklungen in der KI auf Probleme der Cybersicherheit anwendet.
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Optimization, Uncertainty and Machine Learning in Wind Energy Conversion Systems, Fachbücher von Richard Everson, Jonathan Fieldsend, Kishalay MitraDas Fachbuch "Optimization, Uncertainty and Machine Learning in Wind Energy Conversion Systems" bietet eine umfassende Analyse der Anwendung von Optimierungstechniken und maschinellem Lernen in der Windenergiebranche. Verfasst von Richard Everson und Jonathan Fieldsend, richtet sich das Werk an Fachleute und Studierende der Mathematik und Naturwissenschaften sowie der Informatik. Es behandelt zentrale Themen wie Unsicherheitsanalysen und deren Einfluss auf die Effizienz von Windenergieanlagen. Die erste Auflage, die 2026 veröffentlicht wird, ist in englischer Sprache verfasst und bietet wertvolle Einblicke in moderne Technologien und Methoden zur Verbesserung der Energieumwandlungssysteme. Leserinnen und Leser können sich auf eine fundierte und praxisnahe Darstellung freuen, die sowohl theoretische als auch praktische Aspekte berücksichtigt. Das Buch ist ein unverzichtbares Nachschlagewerk für alle, die sich mit den Herausforderungen und Lösungen im Bereich der Windenergie auseinandersetzen.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning and Optimization for Engineering Design, Fachbücher von Mangal Singh, Kailash Shaw, Apoorva S. Shastri, Singh Mangal, Shaw KailashDas Buch "Machine Learning and Optimization for Engineering Design" bietet eine umfassende Sammlung von wissenschaftlichen und technischen Forschungsarbeiten, die sich mit maschinellen Lernalgorithmen im Bereich der Optimierung und des Ingenieurd Designs befassen. Es behandelt sowohl theoretische als auch praktische Entwicklungen für zahlreiche Anwendungen in der Ingenieurwissenschaft, darunter intelligente Wohnsysteme, ICT-basierte Bewässerungssysteme, Vorhersagen des akademischen Erfolgs, zukünftige Agro-Industrien für die Pflanzenproduktion, Klassifizierung von Pflanzenkrankheiten, zahnmedizinische Probleme und Lösungen sowie die Bearbeitung von Kreditwürdigkeitsanträgen. Die Kapitel sind eigenständig und enthalten Fallstudien sowie Literaturübersichten. Das Buch hebt die Bedeutung der Forschung hervor und zeigt auf, wie die Zeit- und Raumkomplexität von Problemen angegangen werden kann, um die Genauigkeit und Validierung in verschiedenen praktischen Anwendungen zu verbessern. Es richtet sich an ein breites Publikum und erkundet multidisziplinäre Forschungsrichtungen wie Computer Vision, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um die Anwendungen des Ingenieurdesigns in der Gesellschaft zu verbessern. Zudem werden aktuelle Forschungsarbeiten mit Illustrationen, Übungen und Pseudocode bereitgestellt.181,89 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Advanced Techniques in Optimization for Machine Learning and Imaging, Fachbücher von Federica Porta, Alessandra Bubba, Marco Viola, Tatiana Alessandro BenfenatiDas Fachbuch "Advanced Techniques in Optimization for Machine Learning and Imaging" bietet eine umfassende Sammlung aktueller Beiträge zur nichtlinearen Optimierung, die eine entscheidende Rolle in der Entwicklung moderner Techniken an der Schnittstelle von maschinellem Lernen und Bildverarbeitung spielen. Die in diesem Buch versammelten Arbeiten stammen aus dem INdAM Workshop, der vom 20. bis 24. Juni 2022 in Rom stattfand. Die behandelten Themen umfassen nicht nur nichtglatte Optimierungstechniken für modellgetriebene variationale Regularisierung, sondern auch die theoretische Analyse von Fixpunkt-Fortsetzungsalgorithmen zur Auswahl von Regularisierungsparametern für lineare Inversionsprobleme in der Bildverarbeitung. Darüber hinaus werden verschiedene Perspektiven auf Support Vector Machines, die über Majorization-Minimization-Methoden trainiert werden, sowie die Verallgemeinerung bayesianischer statistischer Rahmenbedingungen auf Bildverarbeitungsprobleme behandelt. Das Buch bietet auch Benchmark-Datensätze zur Erprobung neuer Methoden und Algorithmen.235,39 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning and Soft Computing, Fachbücher von Letian HuangDas Fachbuch "Machine Learning and Soft Computing" bietet eine umfassende Sammlung von Forschungsergebnissen, die auf der 9. Internationalen Konferenz für maschinelles Lernen und weiche Berechnungen (ICMLSC 2025) in Tokio präsentiert wurden. In diesem zweibändigen Werk sind 39 vollständige und 13 kurze Beiträge enthalten, die aus über 120 eingereichten Arbeiten ausgewählt wurden. Die Themen sind vielfältig und decken Bereiche wie multimodale Datenanalyse, Modelloptimierung, intelligente Empfehlungssysteme sowie Datenschutz ab. Darüber hinaus werden im zweiten Teil des Buches tiefgreifende Lernmodelle, hochleistungsfähige Berechnungen und Methoden zur Bildanalyse behandelt. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für Fachleute und Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen in der Informatik und den Anwendungen von KI beschäftigen.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning and Security, Fachbücher von Clarence Chio, David FreemanDas Fachbuch "Machine Learning and Security" von Clarence Chio und David Freeman bietet eine umfassende Untersuchung der Anwendung von Machine Learning in der Cybersicherheit. Es beleuchtet, wie moderne Techniken des maschinellen Lernens dazu beitragen können, Sicherheitsprobleme zu lösen und die ständige Auseinandersetzung zwischen Angreifern und Verteidigern zu beenden. Die Autoren präsentieren eine praxisorientierte Anleitung, die es Lesenden ermöglicht, Machine Learning-Algorithmen auf verschiedene Sicherheitsherausforderungen anzuwenden, darunter Intrusion Detection, Malware-Klassifizierung und Netzwerk-Analyse. Das Buch richtet sich sowohl an Sicherheitsingenieur*innen als auch an Datenwissenschaftler*innen und bietet wertvolle Einblicke in die Integration von Machine Learning in Sicherheitslösungen. Die Leser*innen lernen, wie sie Anomalien schnell erkennen, Malware analysieren und Muster in Datensätzen identifizieren können, um Angreifer zu entlarven. Zudem wird erläutert, wie man Machine Learning-Algorithmen von der Theorie in die Praxis überführt und die Bedrohungen, die Angreifer für Machine Learning-Lösungen darstellen, besser versteht.67,80 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity, Fachbücher von Mark Stamp, Martin JurecekDas Fachbuch "Machine Learning, Deep Learning and AI for Cybersecurity" bietet eine umfassende Analyse der Herausforderungen, die an der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Cybersicherheit auftreten. Es behandelt eine Vielzahl von Themen, darunter Malware-Analyse, Intrusion Detection und Spam-Erkennung, und beleuchtet die Anwendung von KI- und Deep-Learning-Algorithmen in diesen komplexen Bereichen. Besonderes Augenmerk wird auf datengestützte Ansätze gelegt, die es ermöglichen, mit minimalem Expertenwissen zu arbeiten. Das Buch schliesst bestehende Lücken zwischen der Forschung im Bereich Deep Learning und den praktischen Herausforderungen in der Cybersicherheit. Es bietet innovative Rahmenbedingungen und Entwicklungstools, die es den Leserinnen und Lesern ermöglichen, mit den neuesten Fortschritten in der KI zu experimentieren und diese in sicherheitsrelevanten Anwendungsfällen zu nutzen. Die zeitgemässe Thematik des Buches ist besonders wertvoll, da es selten ist, klar strukturierte Forschung zu finden, die die neuesten Entwicklungen in der KI auf Probleme der Cybersicherheit anwendet.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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