Data Science in Engineering Vol. 10 : Proceedings of the 42nd IMAC, A Conference and Exposition on Structural Dynamics 2024
Language: English
Published by Springer, 2024
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Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | Data Science in Engineering, Volume 10: Proceedings of the 42nd IMAC, A Conference and Exposition on Structural Dynamics, 2024, the tenth volume of ten from the Conference brings together contributions to this important area of research and engineering. The collection presents early findings and case studies on fundamental and applied aspects of Data Science in Engineering, including papers on: Novel Data-driven Analysis Methods Deep Learning Gaussian Process Analysis Real-time Video-based Analysis Applications to Nonlinear Dynamics and Damage Detection Data-driven System Prognostics.
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- Title
- Data Science in Engineering Vol. 10 : Proceedings of the 42nd IMAC, A Conference and Exposition on Structural Dynamics 2024
- Author
- Unbekannt
- Publisher
- Springer
- Publication year
- 2024
- Condition
- Hervorragend
- Binding
- Hardcover
- Language
- English
- ISBN 10
- 303168141X
- ISBN 13
- 9783031681417
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- Bücher
Data Science in Engineering, Volume 10: Proceedings of the 42nd IMAC, A Conference and Exposition on Structural Dynamics, 2024, the tenth volume of ten from the Conference brings together contributions to this important area of research and engineering. The collection presents early findings and case studies on fundamental and applied aspects of Data Science in Engineering, including papers on:
- Novel Data-driven Analysis Methods
- Deep Learning Gaussian Process Analysis
- Real-time Video-based Analysis
- Applications to Nonlinear Dynamics and Damage Detection
- Data-driven System Prognostics
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Data Science in Engineering, Volume 10: Proceedings of the 42nd IMAC, A Conference and Exposition on Structural Dynamics, 2024, the tenth volume of ten from the Conference brings together contributions to this important area of research and engineering. The collection presents early findings and case studies on fundamental and applied aspects of Data Science in Engineering, including papers on:
- Novel Data-driven Analysis Methods
- Deep Learning Gaussian Process Analysis
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