Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Industrial Fault Diagnosis and Remaining Useful Life Prediction: Cross-Domain, Zero-Sample, and Degradation Modeling Methods introduces zero-sample learning methods that enable fault diagnosis and Predict Remaining Useful Life (RUL) without the need for labelled fault data. This is particularly valuable in industrial settings where labelled data is scarce or unavailable. Offers step-by-step guidance on implementing zero-shot learning models using real industrial data, reducing the learning curve for practitioners; includes real-world industrial case studies to demonstrate the application of zero-sample learning techniques in various industries, such as manufacturing, energy, and transportation. Such case studies provide readers with actionable insights and practical solutions. The book covers advanced methodologies for predicting the remaining useful life of industrial equipment, supporting readers in optimizing maintenance schedules, reducing downtime and extending the lifespan of critical assets. Covers state-of-the-art algorithms, including deep learning, transfer learning and domain adaptation, tailored for zero-sample scenarios. These tools empower readers to develop robust fault diagnosis and RUL prediction systems, enhancing predictive maintenance capabilities and ensuring the reliability of industrial systems.