Machine Learning for Cyber Physical Systems : (Record no. 111530)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 04966nam a22004455i 4500
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn nnnaamaa
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 111530
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102113516.0
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 181217s2019 gw a o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783662584859
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-662-58485-9
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación TK7895.E42
Número de documento/Ítem 2019 EB
245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Machine Learning for Cyber Physical Systems :
Resto del título Selected papers from the International Conference ML4CPS 2018
Mención de responsabilidad, etc. edited by Jürgen Beyerer, Christian Kühnert, Oliver Niggemann.
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Berlin, Heidelberg
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Imprint: Springer Vieweg
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2019
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (VII, 136 páginas)
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Fuente rdacontent
Término de tipo de contenido Texto
Código de tipo de contenido txt
337 ## - TIPO DE MEDIO
Fuente rdamedia
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Fuente rdacarrier
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo text file
Formato de codificación PDF
Fuente rda
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Technologien für die intelligente Automation Technologies for Intelligent Automation
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2522-8579
Designación de volumen o secuencia 9
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Intelligent Technologies and Robotics (Springer-42732)
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Machine Learning for Enhanced Waste Quantity Reduction: Insights from the MONSOON Industry 4.0 Project -- Deduction of time-dependent machine tool characteristics by fuzzy-clustering -- Unsupervised Anomaly Detection in Production Lines -- A Random Forest Based Classifer for Error Prediction of Highly Individualized Products -- Web-based Machine Learning Platform for Condition-Monitoring -- Selection and Application of Machine Learning-Algorithms in Production Quality -- Which deep artifificial neural network architecture to use for anomaly detection in Mobile Robots kinematic data -- GPU GEMM-Kernel Autotuning for scalable machine learners -- Process Control in a Press Hardening Production Line with Numerous Process Variables and Quality Criteria -- A Process Model for Enhancing Digital Assistance in Knowledge-Based Maintenance -- Detection of Directed Connectivities in Dynamic Systems for Different Excitation Signals using Spectral Granger Causality -- Enabling Self-Diagnosis of Automation Devices through Industrial Analytics -- Making Industrial Analytics work for Factory Automation Applications -- Application of Reinforcement Learning in Production Planning and Control of Cyber Physical Production Systems -- LoRaWan for Smarter Management of Water Network: From metering to data analysis.
506 0# - NOTA DE RESTRICCIONES AL ACCESO
Limitaciones de acceso Open Access
520 3# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This Open Access proceedings presents new approaches to Machine Learning for Cyber Physical Systems, experiences and visions. It contains some selected papers from the international Conference ML4CPS - Machine Learning for Cyber Physical Systems, which was held in Karlsruhe, October 23-24, 2018. Cyber Physical Systems are characterized by their ability to adapt and to learn: They analyze their environment and, based on observations, they learn patterns, correlations and predictive models. Typical applications are condition monitoring, predictive maintenance, image processing and diagnosis. Machine Learning is the key technology for these developments. The Editors Prof. Dr.-Ing. Jürgen Beyerer is Professor at the Department for Interactive Real-Time Systems at the Karlsruhe Institute of Technology. In addition he manages the Fraunhofer Institute of Optronics, System Technologies and Image Exploitation IOSB. Dr. Christian Kühnert is a senior researcher at the Fraunhofer Institute of Optronics, System Technologies and Image Exploitation IOSB. His research interests are in the field of machine-learning, data-fusion and data-driven condition monitoring. Prof. Dr. Oliver Niggemann is Professor for Artificial Intelligence in Automation. His research interests are in the fields of machine learning and data analysis for Cyber-Physical Systems and in the fields of planning and diagnosis of distributed systems. He is a board member of the research institute inIT and deputy director at the Fraunhofer Application Center Industrial Automation INA located in Lemgo.
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Sistemas embebidos
Subdivisión de forma Congresos y asambleas
9 (RLIN) 667201
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 144553
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Arquitectura de redes informáticas
Subdivisión de forma Congresos y asambleas
710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA
Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada SpringerLink (Online service)
9 (RLIN) 106996
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Beyerer, Jürgen.
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
9 (RLIN) 100176
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Kühnert, Christian.
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Niggemann, Oliver.
Término indicativo de función/relación editor literario
Código de función/relación edt
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt
9 (RLIN) 100247
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783662584842
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783662584866
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-662-58485-9
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 Primersemestre_2019_Robotics
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - FONDO MILLENIUM
Biblioteca SI
Tipo de registro m
Tipo de materia z
Idioma eng
País gw
h 0
Fecha creación 11/2019
e k
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 08/11/2018 En línea   TK7895.E42 2019 EB eBooks26062305 26/06/2019 26/06/2019 LIBRO-E NO PRÉSTAMO