MARC details
| 000 -CABECERA |
| campo de control de longitud fija |
05810nam a22004095i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
394193 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
| campo de control |
20230102123105.0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
| campo de control de longitud fija |
cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
| campo de control de longitud fija |
221017s2022 sz | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031117138 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-031-11713-8 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
| Título |
Meta Heuristic Techniques in Software Engineering and Its Applications |
| Resto del título |
METASOFT 2022 |
| Mención de responsabilidad, etc. |
edited by Mihir Narayan Mohanty, Swagatam Das, Mitrabinda Ray, Bichitrananda Patra |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
| Mención de edición |
1st edition 2022 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2022 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
| Extensión |
1 recurso en línea (X, 358 páginas) |
| Otras características físicas |
209 ilustraciones, 129 ilustraciones a color |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
| Tipo de archivo |
archivo de texto |
| Formato de codificación |
PDF |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
| Mención de serie |
Artificial Intelligence-Enhanced Software and Systems Engineering |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
2731-6033 |
| Designación de volumen o secuencia |
1 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
| Nota de contenido con formato |
Performance analysis of Heuristic optimization algorithms for Transportation problem -- Source Code Features Based Branch Coverage Prediction using Ensemble Technique -- Implicit Methods of Multi-Factor Authentication -- Comparative Analysis of different Classifiers Using Machine Learning Algorithm for Diabetes Mellitus -- Survey on Machine Learning Techniques for Software Reliability Accuracy Prediction -- Classification of Pest in Tomato Plants using CNN -- Deep Neural Network Approach For Identifying Good Answers in Community Platforms -- Time Series Analysis of SAR-Cov-2 virus in India using Facebook's Prophet -- Model-Based Smoke Testing Approach of Service Oriented Architecture (SOA) -- Role of Hybrid Evolutionary Approaches for Feature Selection in Classification: A Review -- Evaluation of Deep Learning Models for Detecting Breast Cancer using Mammograms -- Evaluation of Crop Yield Prediction using arsenal and Ensemble Machine learning algorithms -- Notification Based Multichannel MAC (NM-MAC) Protocol for Wireless Body Area Network -- A multi Brain Tumor Classification using a Deep Reinforcement Learning Model -- A Brief Analysis on Security in Healthcare Data using Blockchain -- A Review on Test Case Selection, Prioritization and Minimization in Regression Testing -- Artificial Intelligence Advancement in Pandemic Era -- Predictive technique for Identification of Diabetes using Machine Learning -- Prognosis of Prostate Cancer Using Machine Learning -- Sign language Detection Using Tensorflow Object Detection -- Automated Test Case Prioritization using Machine Learning -- A New Approach To Solve Linear Fuzzy Stochastic Differential Equation -- An Improved Software Reliability Prediction Model by Using Feature Selection and Extreme Learning Machine -- Signal Processing Approaches for Encoded Protein Sequences in Gynaecological Cancer Hotspot Prediction: A Review -- DepNet: Deep Neural Network based model for Estimating the Crowd Count -- Dynamic Stability enhancement of Power system by Sailfish Algorithm tuned fractional SSSC control action -- Application of Machine Learning Model Based Techniques for Prediction of Heart Diseases -- Software Effort and Duration Estimation using SVM and Logistic Regression -- A framework for ranking cloud services based on an integrated BWM-Entropy-TOPSIS Method -- An Efficient and Delay-Aware Path Construction Approach Using Mobile Sink in Wireless Sensor Network -- Application of Different Control Techniques of multi-area Power Systems -- Analysis of An Ensemble Model For Network Intrusion Detection -- D2D Resource Allocation for Joint Power Control in Heterogeneous Cellular Networks -- Prediction of Covid-19 Cases in Kerala based on meteorological parameters using BiLSTM Technique. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
| Sumario, etc. |
This book discusses an integration of machine learning with metaheuristic techniques that provide more robust and efficient ways to address traditional optimization problems. Modern metaheuristic techniques, along with their main characteristics and recent applications in artificial intelligence, software engineering, data mining, planning and scheduling, logistics and supply chains, are discussed in this book and help global leaders in fast decision making by providing quality solutions to important problems in business, engineering, economics and science. Novel ways are also discovered to attack unsolved problems in software testing and machine learning. The discussion on foundations of optimization and algorithms leads beginners to apply current approaches to optimization problems. The discussed metaheuristic algorithms include genetic algorithms, simulated annealing, ant algorithms, bee algorithms and particle swarm optimization. New developments on metaheuristics attract researchers and practitioners to apply hybrid metaheuristics in real scenarios. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Robotics_2022 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
| Nombre de persona |
Mohanty, Mihir Narayan |
| 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 |
Das, Swagatam |
| 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 |
Ray, Mitrabinda |
| 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 |
Patra, Bichitrananda |
| Término indicativo de función/relación |
editor literario |
| Código de función/relación |
edt |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031117121 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031117145 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031117695 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-11713-8 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 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 |