Advances in Subsurface Data Analytics

Спецификации:
Автор: Shuvajit Bhattacharya, Haibin Di
Количество страниц: 376
Год публикации: 2022
ID товара: 40050124
15805
Продавец: Bookstore Krisostomos 4.9
В корзину
773 / мес.

3 5269
Без подорожания
Ваш город

Заберите в Omniva посылочном автомате

17 февраля

000

Заберите в Smartpost посылочном автомате

17 февраля

000

Заберите в почтовом отделении Эстонии

17 февраля

000

Доставим на дом

17 февраля

399

Внимание! Сроки доставки являются предварительными, так как cроки обновляются в зависимости от фактического времени размещения заказа и оплаты. Окончательный срок доставки указывается продавцом после подтверждения заказа.

Заберите в Omniva посылочном автомате

17 февраля

000

Заберите в Smartpost посылочном автомате

17 февраля

000

Заберите в почтовом отделении Эстонии

17 февраля

000

Доставим на дом

17 февраля

399

Внимание! Сроки доставки являются предварительными, так как cроки обновляются в зависимости от фактического времени размещения заказа и оплаты. Окончательный срок доставки указывается продавцом после подтверждения заказа.

Продавец: Bookstore Krisostomos 4.9
  • 95% покупателей рекомендовали бы этого продавца.

Другие также интересовались

Описание товара: Advances in Subsurface Data Analytics

Advances in Subsurface Data Analytics: Traditional and Physics-Based Approaches brings together the fundamentals of popular and emerging machine learning (ML) algorithms with their applications in subsurface analysis, including geology, geophysics, petrophysics, and reservoir engineering. The book is divided into four parts: traditional ML, deep learning, physics-based ML, and new directions, with an increasing level of diversity and complexity of topics. Each chapter focuses on one ML algorithm with a detailed workflow for a specific application in geosciences. Some chapters also compare the results from an algorithm with others to better equip the readers with different strategies to implement automated workflows for subsurface analysis. Advances in Subsurface Data Analytics: Traditional and Physics-Based Approaches will help researchers in academia and professional geoscientists working on the subsurface-related problems (oil and gas, geothermal, carbon sequestration, and seismology) at different scales to understand and appreciate current trends in ML approaches, their applications, advances and limitations, and future potential in geosciences by bringing together several contributions in a single volume. Covers fundamentals of simple machine learning and deep learning algorithms, and physics-based approaches written by practitioners in academia and industry Presents detailed case studies of individual machine learning algorithms and optimal strategies in subsurface characterization around the world Offers an analysis of future trends in machine learning in geosciences

Общая информация o: Advances in Subsurface Data Analytics

ID товара: 40050124
Категория: Книги по социальным наукам
Количество упаковок товара: 1 шт.
Размеры и вес упаковки (1): 0,3 x 0,3 x 0,1 м, 0,2 кг
Издательство: Elsevier Science Publishing Co Inc
Язык публикации: Aнглийский
Автор: Shuvajit Bhattacharya, Haibin Di
Количество страниц: 376
Год публикации: 2022

Изображения продуктов приведены исключительно в иллюстративных целях и являются примерными. Ссылки на видео в описании товара предназначены только для информационных целей, поэтому информация, которую они содержат, может отличаться от самого товара. Цвета, надписи, параметры, размеры, функции и/или любые другие характеристики оригинальных продуктов из-за их визуальных характеристик могут отличаться от реальных, поэтому, пожалуйста, ознакомьтесь со спецификациями продукта, приведенными в описании продукта.

Партнерские предложения
Реклама

Рейтинги и отзывы (0)

Advances in Subsurface Data Analytics
Будьте первым, кто оставит отзыв!
Этот товар могут оценить только его покупатели, зарегистрированные на Kaup24.ee.
Оценить товар

Вопросы и ответы (0)

Спросите об этом товаре у других покупателей!
Задать вопрос
Ваш вопрос успешно отправлен. На этот вопрос будет дан ответ в течение 3 рабочих дней
Вопрос должен состоять не менее чем из 10 символов

Рекомендуем вместе с: Advances in Subsurface Data Analytics

Реклама

Лучшие товары от Bookstore Krisostomos