Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Machine Learning and Optimization Techniques for Automotive Cyber-Physical Systems

Name: Machine Learning and Optimization Techniques for Automotive Cyber-Physical Systems
Brand: Springer, Berlin
SKU: 42879568
Price: 127.72 EUR
Availability: InStock
Author: Vipin Kumar Kukkala
ISBN: 9783031280153

Vipin Kumar Kukkala

Sudeep Pasricha

Език

Английски език

Книга С твърди корици

Код Либристо: 42879568

Издателство Springer, Berlin, август 2023

This book provides comprehensive coverage of various solutions that address issues related to real-t... Цялото описание

Код Либристо: 42879568

309 b

127.72 €

249.81 лв

Външен склад Изпращаме след 10-13 дни

До 30 дни за връщане на стоки

Клиентите са закупили също

Costus: You are a Star: Pintura de corte (kitsch) en el Madrid de «La Movida» Pérez Manzanares

С меки корици

27.40 € 53.58 лв

Recurso de amparo. Paso a paso CARLOS DAVID DELGADO

С меки корици

19.26 € 37.68 лв

Quand les ténèbres viendront Asimov

С меки корици

15.64 € 30.58 лв

UN MUNDO EN CADA CANCION TWEEDY

С твърди корици

22.94 € 44.87 лв

This book provides comprehensive coverage of various solutions that address issues related to real-time performance, security, and robustness in emerging automotive platforms. The authors discuss recent advances towards the goal of enabling reliable, secure, and robust, time-critical automotive cyber-physical systems, using advanced optimization and machine learning techniques. The focus is on presenting state-of-the-art solutions to various challenges including real-time data scheduling, secure communication within and outside the vehicle, tolerance to faults, optimizing the use of resource-constrained automotive ECUs, intrusion detection, and developing robust perception and control techniques for increasingly autonomous vehicles.