Envío a todo Costa Rica por solo ₡1490 

Enviar a
Costa Rica
0

Mi Cuenta

  • argentina
  • chile
  • colombia
  • españa
  • méxico
  • perú
  • estados unidos
  • internacional

menú

Selecciona tu país

América

Europa

Resto del mundo

portada Intelligent Fault Diagnosis and Prognosis for Industrial Systems: Cross-Domain, Zero-Sample, and Degradation Modeling Methods (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Editorial
Autor
Idioma
Inglés
N° páginas
222
Encuadernación
Tapa Blanda
ISBN13
9780443442919

Intelligent Fault Diagnosis and Prognosis for Industrial Systems: Cross-Domain, Zero-Sample, and Degradation Modeling Methods (en Inglés)

Hongpeng Yin Phd; Li Cai B.e.; Peng Zhang B.e. (Autor) · Elsevier · Tapa Blanda

Intelligent Fault Diagnosis and Prognosis for Industrial Systems: Cross-Domain, Zero-Sample, and Degradation Modeling Methods (en Inglés) - Hongpeng Yin Phd; Li Cai B.E.; Peng Zhang B.E.

Libro Nuevo Importado
Envío: 19 a 24 días háb.
₡ 81.465
Costos de importación y 13% IVA incluídos en el precio ✅
Libro Nuevo

Quedan 100 unidades

₡ 81.465
Llega entre el 31 Jul y el 11 Ago a Costa Rica. Seleccionar ubicación

Elige la lista en la que quieres agregar tu producto o crea una nueva lista

Ir a Mis Listas
Calcula el costo de envío

Reseña del libro "Intelligent Fault Diagnosis and Prognosis for Industrial Systems: Cross-Domain, Zero-Sample, and Degradation Modeling Methods (en Inglés)"

Industrial Fault Diagnosis and Remaining Useful Life Prediction: Cross-Domain, Zero-Sample, and Degradation Modeling Methods introduces zero-sample learning methods that enable fault diagnosis and Predict Remaining Useful Life (RUL) without the need for labelled fault data. This is particularly valuable in industrial settings where labelled data is scarce or unavailable. Offers step-by-step guidance on implementing zero-shot learning models using real industrial data, reducing the learning curve for practitioners; includes real-world industrial case studies to demonstrate the application of zero-sample learning techniques in various industries, such as manufacturing, energy, and transportation. Such case studies provide readers with actionable insights and practical solutions. The book covers advanced methodologies for predicting the remaining useful life of industrial equipment, supporting readers in optimizing maintenance schedules, reducing downtime and extending the lifespan of critical assets. Covers state-of-the-art algorithms, including deep learning, transfer learning and domain adaptation, tailored for zero-sample scenarios. These tools empower readers to develop robust fault diagnosis and RUL prediction systems, enhancing predictive maintenance capabilities and ensuring the reliability of industrial systems.

Opiniones del libro

Ver más opiniones de clientes
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)

Preguntas frecuentes sobre el libro

¿El libro es original?

Todos los libros de nuestro catálogo son Originales.

¿En qué Idioma está escrito el libro?

El libro está escrito en Inglés.

¿Cuál es la encuadernación de este libro?

La encuadernación de esta edición es Tapa Blanda.

Preguntas y respuestas sobre el libro

¿Tienes una pregunta sobre el libro? Inicia sesión para poder agregar tu propia pregunta.

Opiniones sobre Buscalibre

Ver más opiniones de clientes