• Kapcsolat

  • Hírlevél

  • Rólunk

  • Szállítási lehetőségek

  • Prospero könyvpiaci podcast

  • International Congress and Workshop on Industrial AI and eMaintenance 2025

    International Congress and Workshop on Industrial AI and eMaintenance 2025 by Kour, Ravdeep; Karim, Ramin; Kumar, Uday;

    Sorozatcím: Lecture Notes in Mechanical Engineering;

      • 12% KEDVEZMÉNY?

      • Kiadói listaár EUR 299.59
      • Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

        124 254 Ft (118 338 Ft + 5% áfa)
      • Kedvezmény(ek) 12% (cc. 14 910 Ft off)
      • Kedvezményes ár 109 344 Ft (104 137 Ft + 5% áfa)

    Beszerezhetőség

    Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.

    Why don't you give exact delivery time?

    A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.

    A termék adatai:

    • Kiadó Springer Nature Switzerland
    • Megjelenés dátuma 2026. április 4.

    • ISBN 9783032037244
    • Kötéstípus Keménykötés
    • Terjedelem878 oldal
    • Méret 235x155 mm
    • Nyelv angol
    • Illusztrációk XIV, 878 p. 285 illus., 255 illus. in color.
    • 700

    Kategóriák

    Hosszú leírás:

    This proceedings volume will document the state-of-the-art research, case studies, and technological advancements in Industrial Artificial Intelligence and intelligent asset management. The content will be relevant to industrial and academic audiences, covering topics such as eMaintenance, Industry 5.0, predictive analytics, intelligent asset management, cybersecurity, and advanced digitalisation solutions. By presenting both academic and practical insights, the volume aims to bridge the gap between theory and application in managing industrial assets. The primary readership includes professionals, researchers, and students interested in the applications of AI for optimizing industrial operations and maintenance.

    Több

    Tartalomjegyzék:

    "

    A Performability Optimization Framework for Driverless and Unattended Mainline Systems.- Deep Reinforcement Learning for Maintenance Planning in Weibull Distributed Fleet Systems.- Synthetic MQTT Traffic Generation for Real-Time IoT Security Threat Analysis with Artificial Intelligence.- Balancing Cost, Risk, and Performance in Railway Asset Management: An Enhanced ORIE Approach.- Effective Gravel Road Maintenance: Insights from Condition Assessment by Integrating Data Sources.- Fundamentals of RCM and their application in railway infrastructure asset management.- On the development and use of hybrid models in aircraft component and sub-system health monitoring.- Development of fault diagnostic support – Application for railway sleepers.- Design and Prognosis of CanSat Maneuver Systems using Machine Learning.- Review of Neuroergonomics approaches for evaluating mental workload.- Making correct maintenance decisions - A content analysis of Reliability-Centered Maintenance (RCM).- Life Cycle Management of Railway Infrastructure - A Case Study at the Swedish Iron Ore Line.- A Generative AI Framework for Smart Maintenance: Utilizing RAG Systems and LLMs to Assist Manufacturing Operations.- Data-driven decision support tool for maintenance of capital-intensive mining equipment.- Enhancing Railway Infrastructure Resilience: Towards A Hybrid Multi-physics and Data-Driven Approach for Condition Monitoring.- European Union Data act enabling IoT data sharing for creation of new services and software products.- EEG Signal Analysis in Golf Putting: Correlating Brain Activity with Putting Success.- Support for daily decisions of safety on scaffolding at construction sites through applied AI.- Using Data from Multiple Wayside Train Monitoring Systems to Detect and Estimate the Size of Wheel Flats on Railway Vehicles.

    "

    Több
    0