Structural Health Monitoring Based on Data Science Techniques (Record no. 395462)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 05214nam a22004215i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 395462
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230315131518.0
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 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 211023s2022 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783030817169
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-030-81716-9
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
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación TA656.6
Número de documento/Ítem 2022 EB
245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Structural Health Monitoring Based on Data Science Techniques
Mención de responsabilidad, etc. edited by Alexandre Cury, Diogo Ribeiro, Filippo Ubertini, Michael D. Todd
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 (XV, 484 páginas)
Otras características físicas 313 ilustraciones, 268 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 Structural Integrity
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2522-5618
Designación de volumen o secuencia 21
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Chapter 1. Vibration-based structural damage detection using sparse Bayesian learning techniques (Rongrong Hou) -- Chapter 2. Bayesian deep learning for vibration-based bridge damage detection (Davíð Steinar Ásgrímsson) -- Chapter 3. Diagnosis, Prognosis, and Maintenance Decision Making for Civil Infrastructure: Bayesian Data Analytics and Machine Learning (Manuel A. Vega) -- Chapter 4. Real-Time Machine Learning for High-Rate Structural Health Monitoring (Simon Laflamme) -- Chapter 5. Development and validation of a data-based SHM method for railway bridges (Ana Claudia Neves) -- Chapter 6. Real-time unsupervised detection of early damage in railway bridges using traffic-induced responses (Andreia Meixedo) -- Chapter 7. Fault diagnosis in structural health monitoring systems using signal processing and machine learning techniques (Henrieke Fritz). Chapter 8. A self-adaptive hybrid model/data-driven approach to SHM based on Model Order Reduction and Deep Learning (Luca Rosafalco) -- Chapter 9. Predictive monitoring of large-scale engineering assets using machine learning techniques and reduced order modeling (Caterina Bigoni) -- Chapter 10. Unsupervised data-driven methods for damage identification in discontinuous media (Rebecca Napolitano) -- Chapter 11. Applications of Deep Learning in intelligent construction (Yang Zhang) -- Chapter 12. Integrated SHM systems: Damage detection through unsupervised learning and data fusion (Enrique García-Macías) -- Chapter 13. Environmental influence on modal parameters: linear and non-linear methods for its compensation in the context of Structural Health Monitoring (Carlo Rainieri) -- Chapter 14. Vibration based damage feature for long-term structural health monitoring under realistic environmental and operational variability (Francescantonio Lucà) -- Chapter 15. On explicit and implicit procedures to mitigate environmental and operational variabilities in data-driven structural health monitoring (David García Cava). Chapter 16. Explainable artificial intelligence to advanced structural health monitoring (Daniel Luckey) -- Chapter 17. Physics-informed machine learning for Structural Health Monitoring (Elizabeth J. Cross) -- Chapter 18. Interpretable Machine Learning for Function Approximation in Structural Health Monitoring (Jin-Song Pei) -- Chapter 19. Partially-Supervised Learning for Data-Driven Structural Health Monitoring (Lawrence A. Bull) -- Chapter 20. Population-Based Structural Health Monitoring (Paul Gardner) -- Chapter 21. Machine Learning-Based Structural Damage Identification within Three-Dimensional Point Clouds (Mohammad Ebrahim Mohammadi) -- Chapter 22. New sensor nodes, cloud and data analytics: case studies on large scale SHM systems (Isabella Alovisi).
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. The modern structural health monitoring (SHM) paradigm of transforming in situ, real-time data acquisition into actionable decisions regarding structural performance, health state, maintenance, or life cycle assessment has been accelerated by the rapid growth of "big data" availability and advanced data science. Such data availability coupled with a wide variety of machine learning and data analytics techniques have led to rapid advancement of how SHM is executed, enabling increased transformation from research to practice. This book intends to present a representative collection of such data science advancements used for SHM applications, providing an important contribution for civil engineers, researchers, and practitioners around the world.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Engineering_2022
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 140542
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Estructuras (Construcción)
Subdivisión general Monitorización
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 150495
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Análisis estructural (Ingeniería)
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030817152
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030817176
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030817183
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-81716-9
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
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 03/2023
Tipo de materia E-book
Catalogador Sara Morillo
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) 11/11/2019 En línea   TA656.6 2022 EB eBook.09012543 10/01/2023 10/01/2023 LIBRO-E NO PRÉSTAMO