Machine Learning for Cyber Physical Systems : (Record no. 86498)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03872nam a22004095i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 86498
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230207040601.0
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 160219s2016 gw | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783662488386
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q325.5
Número de documento/Ítem M334 2016
082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY
Número de clasificación 006.3
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Machine Learning for Cyber Physical Systems :
Resto del título Selected papers from the International Conference ML4CPS 2015
Mención de responsabilidad, etc. edited by Oliver Niggemann, Jürgen Beyerer
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st ed.
260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC.
Lugar de publicación, distribución, etc. Berlin, Heidelberg
Nombre del editor, distribuidor, etc. Springer Berlin Heidelberg Vieweg
Fecha de publicación, distribución, etc. 2016
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (VI, 121 páginas)
Otras características físicas 12 ilustraciones en 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
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Technologien für die intelligente Automation, Technologies for Intelligent Automation
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Development of a Cyber-Physical System based on selective dynamic Gaussian naive Bayes model for a self-predict laser surface heat treatment process control -- Evidence Grid Based Information Fusion for Semantic Classifiers in Dynamic Sensor Networks -- Forecasting Cellular Connectivity for Cyber- Physical Systems: A Machine Learning Approach -- Towards Optimized Machine Operations by Cloud Integrated Condition Estimation -- Prognostics Health� Management System based on Hybrid Model to Predict Failures of a Planetary Gear Transmission -- Evaluation of Model-Based Condition Monitoring�Systems in Industrial Application Cases -- Towards a novel learning assistant for networked automation systems -- Effcient Image Processing System for an�Industrial Machine Learning Task -- Efficient engineering in special purpose machinery through automated control code synthesis based on a functional�categorisation -- Geo-Distributed Analytics for the Internet of Things -- Imple mentation and Comparison of Cluster-Based PSO Extensions in Hybrid�Settings with Efficient Approximation -- Machine-specifc Approach for Automatic Classifcation of Cutting Process Efficiency -- Meta-analysis of Maintenance�Knowledge Assets Towards Predictive Cost Controlling of Cyber Physical Production Systems -- Towards Autonomously Navigating and Cooperating�Vehicles in Cyber-Physical Production Systems.
520 3# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. The work 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 Lemgo, October 1-2, 2015. 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.
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Gestión del conocimiento
9 (RLIN) 157801
Número de control del registro de autoridad o número normalizado comprobar BNE20003984217
Fuente del encabezamiento o término embne
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
Número de control del registro de autoridad o número normalizado (OCoLC)1004795
Fuente del encabezamiento o término embne
Número de control del registro de autoridad o número normalizado
9 (RLIN) 166090
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)
Número de control del registro de autoridad o número normalizado Local
9 (RLIN) 106996
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Niggemann, Oliver.
Término indicativo de función/relación editor literario
9 (RLIN) 100247
Número de control del registro de autoridad o número normalizado Local
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Beyerer, Jürgen.
Término indicativo de función/relación editor literario
9 (RLIN) 100176
Número de control del registro de autoridad o número normalizado Local
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-662-48838-6
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
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 EBOOK, asignarmaterias , EBSPRINGER
901 ## - ID MILLENIUM
Id Millenium i9783662488386
907 ## - TRANSACCIONES MILLENIUM
id bib interno millenium .b12957768
fecha actualizac reg bib 10-10-17
fecha creacion reg bib 21-11-16
998 ## - FONDO MILLENIUM
Biblioteca m
-- _alco
-- _vill
Fecha creación - -
Tipo de registro m
Tipo de materia E-book
e -
Idioma eng
País gw
h 0
945 ## - ITEM MILLENIUM
Signatura Q325.5 M334 2016 EB
Número de copia 1
Código de barras eBOOK
Agencia 0
Localización del ejemplar (ubicación) mae
Código 2 (categoría) -
Precio EUR0.00
Mensaje (popup en cliente staff) -
Mensaje (visible en OPAC) -
Estado b
Tipo de ejemplar 15
Total de préstamos 0
Total de renovaciones 0
Préstamos del año en curso 0
Préstamos del año anterior 0
Identificador de la copia de ejemplar en Millennium .i11599522
Fecha de creación del ejemplar 06-04-17
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
Holdings
Información adicional para el OPAC Usos internos 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 Precio Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Id de ejemplar Millenium 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) 06/04/2017 0.00 En línea   Q325.5 M334 2016 EB eBOOK .i11599522 17/12/2017 .i11599522 17/12/2017 LIBRO-E NO PRÉSTAMO