Smart Materials Engineering: Data-Driven Approaches and Multiscale Modelling -
-35% su kodu BOOKS
Pristatymas per 17-23 d.d.
30 dienų grąžinimo politika
This book bridges the gap between conventional materials science and emerging data-driven methodologies, highlighting the integration of AI, machine learning, and deep learning technologies to enhance the design, analysis, and optimization of smart materials. It provides a holistic perspective essential for researchers, engineers, and students exploring the intersection of materials engineering and AI techn ... Visas aprašymas
Jums taip pat gali patikti
TOP
The Art of Electronics
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
INCOSE Systems Engineering Handbook
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
If Anyone Builds It, Everyone Dies: The Case Against Superintelligent AI
Eliezer Yudkowsky, Nate Soares
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Design of Everyday Things
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Open Circuits: The Inner Beauty of Electronic Components
Eric Schlaepfer, Windell Oskay
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Get started with MicroPython on Raspberry Pi Pico: The Official Raspberry Pi Pico Guide
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
We Are Not Machines: The Fight for the Future of Work
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Foundations of Flavor: The Noma Guide to Fermentation: Including Step-By-Step Information on Making and Cooking with: Koji, Kombuchas, Shoyus, Misos, Vinegars, Garums, Lacto-Ferments and black Fruits Vegetables
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Nucleo Boards Programming with the STM32CubeIDE: Hands-on in more than 50 projects
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control
Steven L. Brunton, J. Nathan Kutz
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Fundamentals of Aerodynamics ISE
Christopher Cadou, John D. Anderson
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Black Holes: The Key to Understanding the Universe
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Practical Electronics for Inventors
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Flowers For Algernon: A Modern Literary Classic
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
How To Read Water: Clues & Patterns from Puddles to the Sea
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Make: Electronics: Learning by Discovery: A hands-on primer for the new electronics enthusiast
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Mastering the Arduino Uno R4: Programming and Projects for the Minima and WiFi
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
The Idea Factory: Bell Labs and the Great Age of American Innovation
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
TOP
Animal Feed Technology
-35% su kodu BOOKS
Turime sandėlyje pas mūsų tiekėją
Aprašymas
This book bridges the gap between conventional materials science and emerging data-driven methodologies, highlighting the integration of AI, machine learning, and deep learning technologies to enhance the design, analysis, and optimization of smart materials. It provides a holistic perspective essential for researchers, engineers, and students exploring the intersection of materials engineering and AI technologies.
The book examines the connection between recent advancements in materials science and multiscale machine learning, facilitating predictive and prescriptive modeling for assessing material behavior based on composition, structure, and processing. It includes comprehensive discussions on smart material design, optimization, complexity analysis, and advanced computational methods for synthesizing and characterizing materials. Challenges in multiscale modeling, such as biologically inspired material design and the influence of nanotechnology on current trends, are thoroughly explored.
Emphasizing the critical role of multiscale machine learning and nanotechnology in creating sustainable smart materials, the book also addresses the ethical implications of this research. It discusses opportunities and challenges in biomaterials, particularly in healthcare and biomedical applications, and anticipates future trends in machine learning for sustainable materials design. The book provides insights into how predictive and prescriptive modeling through machine learning can accelerate the material discovery process, guiding researchers toward promising candidates for further exploration.
Serving as a roadmap for researchers and scientists, this book offers valuable insights into innovative approaches that support the future of materials science.
Daugiau informacijos
| Leidėjas | Springer-Verlag GmbH |
|---|---|
| Išleidimo metai | 2026 |
| Viršelio tipas | Kieti viršeliai |
| EAN | 9783032095398 |