| LDR |
|
|
03021cam#a2200625#i#4500 |
| 001 |
|
|
0172901321138 |
| 003 |
|
|
GL 001 |
| 005 |
|
|
20230829120233.3 |
| 008 |
|
|
181115s2018####pl#a###f#####|000#0#pol#c |
| 020 |
|
|
%a 9788378805687 |
| 035 |
|
|
%a xx004465217 |
| 035 |
|
|
%a (NUKAT)vtls004465217 |
| 040 |
|
|
%a GL 001/KGM %b pol %e rda %c GL 001/KGM %d GL 001/KCHs %d KR 048/PK |
| 041 |
0 |
# |
%a pol %b eng |
| 080 |
# |
|
%a 656.11-047.72::004.032.26 |
| 080 |
# |
|
%a DZIAŁ W CZYTELNI 02: %x 656.1/.5 Transport lądowy |
| 090 |
1 |
|
%a Filia Katowice |
| 091 |
|
|
%b Książka |
| 100 |
1 |
|
%a Pamuła, Teresa. %e Autor |
| 245 |
1 |
0 |
%a Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do predykcji parametrów i klasyfikacji warunków ruchu drogowego w systemach transportowych / %c Teresa Pamuła. |
| 260 |
# |
|
%a Gliwice : %b Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, %c 2018. |
| 300 |
|
|
%a 137, [1] strona : %b ilustracje ; %c 24 cm. |
| 336 |
|
|
%a Tekst %b txt %2 rdacontent |
| 337 |
|
|
%a Bez urządzenia pośredniczącego %b n %2 rdamedia |
| 338 |
|
|
%a Wolumin %b nc %2 rdacarrier |
| 490 |
1 |
|
%a Monografia / Politechnika Śląska ; %v 738 |
| 504 |
|
|
%a Bibliografia na stronach 124-129. |
| 530 |
|
|
%a Spis treści dostępny w zakładce Multimedia. |
| 530 |
|
|
%a Dostępny również w formie elektronicznej. |
| 546 |
|
|
%a Spis treści i streszczenie również w języku angielskim. |
| 650 |
|
# |
%a Ruch drogowy %x ocena. |
| 650 |
|
# |
%a Ruch drogowy %x zarządzanie. |
| 650 |
|
# |
%a Predykcja (logika). |
| 650 |
|
# |
%a Inteligentne systemy transportowe. |
| 650 |
|
# |
%a Sieci neuronowe (informatyka) %x wykorzystanie. |
| 710 |
2 |
# |
%a Politechnika Śląska (Gliwice). %b Wydawnictwo. %e Wydawca %4 pbl |
| 830 |
|
0 |
%a Monografia - Politechnika Śląska %v 738 |
| 856 |
4 |
# |
%u https://integro.polsl.pl/site/recorddetail/0172901321138 %z Rekord w katalogu OPAC WWW biblioteki %9 LinkOPAC |
| 856 |
4 |
1 |
%u https://delibra.bg.polsl.pl/dlibra/publication/78331 %z Dostępny z komputerów Biblioteki PŚ |
| 920 |
|
|
%a ISBN 978-83-7880-568-7 |
| 980 |
|
|
%a 656.11-047.72::004.032.26 %y Zastosowanie sieci neuronowych do prognozowania ruchu drogowego |
| 980 |
|
|
%a DZIAŁ W CZYTELNI 02: |
| 981 |
1 |
|
%a 656.11-047.72::004.032.26:DZIAŁ W CZYTELNI 02:656 Transport. Poczta |
| 990 |
|
|
%a ruch drogowy |
| 990 |
|
|
%a klasyfikacja warunków ruchu drogowego |
| 990 |
|
|
%a predykcja parametrów |
| 990 |
|
|
%a natężenie ruchu drogowego |
| 990 |
|
|
%a sieci neuronowe |
| 990 |
|
|
%a sieci deep learning |
| 990 |
|
|
%a modele parametryczne |
| 990 |
|
|
%a modele nieparametryczne |
| 990 |
|
|
%a modele hybrydowe |
| 990 |
|
|
%a inteligentne systemy transportowe |
| 990 |
|
|
%a technologie informatyczne w transporcie |
| 999 |
|
|
%b apietrowska (22/10/2018) %c Katarzyna (15/11/2018 ; 000, 530+) %c kasia (19/11/2018 ; 080+, 980+, 981+, 990+) %d Malgorzata (27/11/2018) %c kasia (20/11/2018) %c kasia (20/11/2018 ; 000, 920) %c jkulik (20/11/2018 ; 008, 650, 856+) %c Malgorzata (27/11/2018 ; 090+, 990+) %c Agata (05/12/2018 ; 080+, 980+) %c prolib (27/02/2019) %c Marta (22/09/2020 ; 040, 080, 920) %c Dominika (23/08/2023 ; 040, 530+, 856) %r 2018 |
