Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Current Trends and Advances in Computer-Aided Intelligent Environmental Data Engineering de Goncalo Marques

Current Trends and Advances in Computer-Aided Intelligent Environmental Data Engineering: Intelligent Data-Centric Systems

Editat de Goncalo Marques, Joshua O. Ighalo
en Limba Engleză Paperback – 22 mar 2022

Publicată sub egida ELSEVIER SCIENCE, lucrarea Current Trends and Advances in Computer-Aided Intelligent Environmental Data Engineering se prezintă într-un format practic paperback de 474 de pagini, fiind organizată riguros pe secțiuni ce vizează subsistemele critice ale mediului. Descoperim aici o resursă academică ce facilitează tranziția de la colectarea brută a datelor prin senzori inteligenți la transformarea acestora în informații fiabile pentru procesul decizional, beneficiind de un suport vizual generos de 110 ilustrații.

Suntem de părere că această lucrare reprezintă o evoluție firească în opera editorului Goncalo Marques. Dacă în Cognitive and Soft Computing Techniques for the Analysis of Healthcare Data acesta explora aplicabilitatea algoritmilor în medicină, volumul de față extinde aceleași principii de computație cognitivă către ingineria mediului. Structura este segmentată logic: prima secțiune analizează sistemele inteligente pentru monitorizarea calității aerului (inclusiv modelarea dispersiei particulelor și sistemele HVAC), în timp ce a doua secțiune se concentrează pe hidrologia contaminanților și predicția calității apelor subterane și de suprafață.

Putem afirma că volumul constituie o alternativă tehnică solidă la Intelligent Environmental Data Monitoring for Pollution Management de Siddhartha Bhattacharyya. Deși ambele fac parte din seria Intelligent Data-Centric Systems, volumul editat de Marques și Ighalo oferă un avantaj competitiv prin diversitatea algoritmilor prezentați, incluzând metode avansate precum algoritmii de colonie de furnici sau sistemele de competiție imperialistă, aplicate direct în studii de caz reale. Este o sinteză clinică între ingineria computerizată și protecția mediului, esențială pentru cercetarea contemporană.

Citește tot Restrânge

Din seria Intelligent Data-Centric Systems

Preț: 51347 lei

Preț vechi: 54050 lei
-5%

Puncte Express: 770

Carte disponibilă

Livrare economică 11-25 iunie
Livrare express 28 mai-03 iunie pentru 5175 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780323855976
ISBN-10: 0323855970
Pagini: 474
Ilustrații: 110 illustrations (20 in full color)
Dimensiuni: 191 x 235 x 29 mm
Greutate: 0.81 kg
Editura: ELSEVIER SCIENCE
Seria Intelligent Data-Centric Systems

De ce să citești această carte

Această lucrare este destinată cercetătorilor și studenților din ingineria mediului care doresc să stăpânească instrumentele AI pentru modelarea predictivă. Cititorul câștigă acces la metodologii demonstrate pentru gestionarea calității aerului și apei, învățând cum să aplice algoritmi de deep learning și machine learning în scenarii reale. Este un manual de referință care transformă teoria abstractă a datelor în soluții concrete pentru sustenabilitate.

Descriere scurtă

Current Trends and Advances in Computer-Aided Intelligent Environmental Data Engineering merges computer engineering and environmental engineering. The book presents the latest finding on how data science and AI-based tools are being applied in environmental engineering research. This application involves multiple domains such as data science and artificial intelligence to transform the data collected by intelligent sensors into relevant and reliable information to support decision-making. These tools include fuzzy logic, knowledge-based systems, particle swarm optimization, genetic algorithms, Monte Carlo simulation, artificial neural networks, support vector machine, boosted regression tree, simulated annealing, ant colony algorithm, decision tree, immune algorithm, and imperialist competitive algorithm.
This book is a fundamental information source because it is the first book to present the foundational reference material in this new research field. Furthermore, it gives a critical overview of the latest cross-domain research findings and technological developments on the recent advances in computer-aided intelligent environmental data engineering.


  • Captures the application of data science and artificial intelligence for a broader spectrum of environmental engineering problems
  • Presents methods and procedures as well as case studies where state-of-the-art technologies are applied in actual environmental scenarios
  • Offers a compilation of essential and critical reviews on the application of data science and artificial intelligence to the entire spectrum of environmental engineering

Cuprins

Section I: Data-centric and intelligent systems in air quality monitoring, assessment and mitigation
1. Application of deep learning and machine learning in air quality modelling
2. Case study of air quality prediction by deep learning and machine learning
3. Considerations of particle dispersion modelling with data-centric and intelligent systems
4. Data-centric modelling of air filters, HVAC and other industrial air quality control systems
5. A review of recent developments and applications of data-centric systems in air quality monitoring, assessment and mitigation

Section 2: Data-centric and intelligent systems in water quality monitoring, assessment and mitigation
6. Application of deep learning and machine learning methods in water quality modelling and prediction
7. Case studies of surface water, groundwater and rainwater quality prediction by data-centric and intelligent systems
8. Application of deep learning and machine learning methods in contaminant hydrology
9. Deep learning and machine learning methods in emerging contaminants and micro-pollutants research
10. A review of recent developments and applications of data-centric systems in water quality monitoring, assessment and mitigation

Section 3: Data-centric and intelligent systems inland pollution research
11. Application of deep learning and machine learning methods in flow modelling of landfill leachate
12. Case studies of evaluations and analysis of solid waste management techniques by deep learning and machine learning methods
13. Application of deep learning and machine learning methods in soil quality assessment and remediation
14. Establishing a nexus between non-biodegradable waste and data-centric systems
15. A review of recent developments and applications of data-centric systems inland pollution research

Section 4: Data-centric and intelligent systems in noise pollution research
16. Methods development for data-centric systems in noise pollution research
17. Case studies of data-centric systems in noise pollution research
18. A review of recent developments and applications of data-centric systems in noise pollution research