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Yuan F: Fundamentals of Practical
Reliability Engineering

Fundamentals of Practical Reliability Engineering

Provides an introduction to research methods as applied to the unique needs of palliative, supportive, and end-of-life care, covering methodological theory, design, measures, and practice and case examples.

Research Methods in Palliative, Supportive, and End-of-Life Care

Artificial Intelligence and Machine Learning for Intelligent Engineering Systems

This book serves as an insightful resource for understanding the transformative role of AI in optimizing design processes across a variety of fields. It explores foundational concepts, advanced methodologies, and real-world applications, offering a comprehensive guide to leveraging AI for innovative design solutions.

Design Optimization Using Artificial Intelligence

This book focuses on piezoelectric toughening, where a part of the mechanical energy inducing crack extension is converted into electrical energy or dissipated by domain alignment/domain wall movement. The effectiveness of this toughening mechanism, like other established mechanisms, depends on several aspects such as energetics of the piezoelectric transition, processing/densification of the matrix phase, particle size and distribution of secondary phase, interface between secondary and matrix phase etc. Therefore, to develop a comprehensive understanding, knowledge of all the aspects is a prerequisite. This book is therefore dedicated to all aspects of toughening by piezoelectric secondary phases.

Piezoelectric Toughening of Ceramics

Demonstrates how to calculate these metrics to compare the health status of different countries and explores the world of infectious diseases. Tests various machine learning tools for analyzing trends and relationships among key variables, aiming to prevent unexpected outcomes.

Machine Learning Applications and Spatial Modelling Analysis with R

Health Metrics and the Spread of Infectious Diseases

"This textbook provides a comprehensive account of continuum physics, providing readers with the theoretical tools to apply concepts across many areas of research within the physical sciences and engineering. With numerous worked examples and exercises, it would be valuable for students in physics, chemistry, mechanical engineering, and geoscience"--

An Introduction to Continuum Physics

Handbook of Energy Materials in Supercapacitors and Storage Devices

An essential guide for tackling outliers and anomalies in machine learning and data science. In recent years, machine learning (ML) has transformed virtually every area of research and technology, becoming one of the key tools for data scientists. Robust machine learning is a new approach to handling outliers in datasets, which is an often-overlooked aspect of data science. Ignoring outliers can lead to bad business decisions, wrong medical diagnoses, reaching the wrong conclusions or incorrectly assessing feature importance, just to name a few. Fundamentals of Robust Machine Learning offers a thorough but accessible overview of this subject by focusing on how to properly handle outliers and anomalies in datasets. There are two main approaches described in the book: using outlier-tolerant ML tools, or removing outliers before using conventional tools. Balancing theoretical foundations with practical Python code, it provides all the necessary skills to enhance the accuracy, stability and reliability of ML models. Fundamentals of Robust Machine Learning readers will also find: <ul><li>A blend of robust statistics and machine learning principles</li><li>Detailed discussion of a wide range of robust machine learning methodologies, from robust clustering, regression and classification, to neural networks and anomaly detection</li><li>Python code with immediate application to data science problems</li></ul> Fundamentals of Robust Machine Learning is ideal for undergraduate or graduate students in data science, machine learning, and related fields, as well as for professionals in the field looking to enhance their understanding of building models in the presence of outliers.

Handling Outliers and Anomalies in Data Science

Fundamentals of Robust Machine Learning

This book provides a comprehensive introduction to the current state-of-the-art in skin cancer, exploring the recent developments, appraising the current evidence and providing future directions with particular emphasis on interdisciplinary collaboration and need for clinical trials.

Essentials for Oncologists

Non-melanoma Skin Cancer

Provides an approachable introduction for researchers who are new to Bayes, meta-analysis, or both. There is an emphasis on hands-on learning using a variety of software packages.

A Practical Introduction

Bayesian Meta-Analysis

Artificial Intelligence in Smart Healthcare Systems

The increasing prominence of Generative AI presents healthcare integration opportunities. From generating valuable patient insights to automating operations, streamlining patient care, and implementing preventive technologies, Generative AI has the potential to usher in a new era of productivity and profitability for healthcare stakeholders.

Unleashing Innovation Through Generative AI

Revolutionizing Healthcare Services

In dieser Einführung in die Strömungslehre werden die klassischen Grundlagen der Strömungsmechanik vermittelt und deren praktische Anwendungen aufgezeigt. Ausgehend von den Grundlagen der Hydrostatik reicht die Darstellung über die Kinematik der Fluide, die Stromfadentheorie, den Impuls- und Drallsatz, die Bewegung kompressibler Fluide bis zur Navier-Stokes-Gleichung, ergänzt durch Kapitel über Potentialströmungen, Wirbelströmungen, Grenzschichtströmungen, turbulente Strömungen und Strömungen in Rohrleitungen und Umströmung von Körpern.Sie ist in der Lehre erprobt, die anschaulichen Abbildungen und zahlreichen Beispiele erläutern die Probleme und erleichtern das Selbststudium.Die 3. Auflage wurde …... (Bitte angeben, was an der 3. Auflage neu ist)Die ZielgruppenDas Buch wendet sich an Studierende der Ingenieurwissenschaften, an Ingenieure, Physiker und anwendungsorientierte Mathematiker.Die AutorenProf. Dr.-Ing. Helmut E. Siekmann, Studium Maschinenbau, Universität Karlsruhe; anschließend Forschungsaufenthalt am California Institute of Technology bei Prof. Acosta; danach Leiter der Forschung und Entwicklung bei KSB AG; 1976–2003 Ordinarius für Strömungslehre, insbesondere Hydraulische Strömungsmaschinen, TU Berlin. Mitgliedschaft in zahlreichen wissenschaftlichen Gesellschaften, im Kuratorium der Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen (AiF) und Vertrauensdozent der Studienstiftung des Deutschen Volkes. 1996 Verleihung des ISROMAC Award. Forschungsschwerpunkte: Strömungsgrundlagen mit Anwendungen in Strömungsmaschinen und strömungstechnischen Anlagen.Prof. Dr.-Ing. Paul Uwe Thamsen, Studium Maschinenbau an der TU Braunschweig mit Promotion 1992 am Pfleiderer-Institut für Strömungsmaschinen; danach u. a. als Leiter für Forschung und Entwicklung, Technischer Direktor und Geschäftsführer bei der Pleuger Worthington GmbH in Hamburg, einem Unternehmen der Flowserve Corporation. Mitgliedschaft im Forschungsausschuss der Fachgemeinschaft Pumpen im VDMA und des Arbeitskreises 'Störungsfrüherkennung'. Seit 2003 Universitätsprofessor an der TU Berlin, Fachgebiet Fluidsystemdynamik – Strömungstechnik in Maschinen und Anlagen; Schwerpunkte: strömungstechnische Fragestellungen im anwendungsorientierten Maschinenbau.

In dieser Einführung in die Strömungslehre werden die klassischen Grundlagen der Strömungsmechanik vermittelt und deren praktische Anwendungen aufgezeigt. Ausgehend von den Grundlagen der Hydrostatik reicht die Darstellung über die Kinematik der Fluide, die Stromfadentheorie, den Impuls- und Drallsatz, die Bewegung kompressibler Fluide bis zur Navier-Stokes-Gleichung, ergänzt durch Kapitel über Potentialströmungen, Wirbelströmungen, Grenzschichtströmungen, turbulente Strömungen und Strömungen in Rohrleitungen und Umströmung von Körpern.Sie ist in der Lehre erprobt, die anschaulichen Abbildungen und zahlreichen Beispiele erläutern die Probleme und erleichtern das Selbststudium.Die ZielgruppenDas Buch wendet sich an Studierende der Ingenieurwissenschaften, an Ingenieure, Physiker und anwendungsorientierte Mathematiker.

Strömungslehre für den Maschinenbau

This book focuses on the modeling and control of elastic robot joints for which each axis of the robotic manipulator is controlled as a single-input-single-output (SISO) system with disturbances, otherwise known as independent joint control.

This book focuses on the modeling and control of elastic robot joints for which each axis of the robotic manipulator is controlled as a single-input-single-output (SISO) system with disturbances, otherwise known as independent joint control.

Advanced Modeling and Control

Elastic Robot Joints

Fundamentals of Practical Reliability Engineering

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