Meta Heuristic Techniques in Software Engineering and Its Applications (Record no. 394193)

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
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 Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos 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 Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 27/12/2022 En línea   eBook.25122462 27/12/2022 27/12/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO