Show simple item record

dc.contributor.authorTorrell Belzach, Robert
dc.contributor.otherTecnoCampus. Escola Superior Politècnica (ESUPT)ca
dc.date.accessioned2023-01-31T13:52:11Z
dc.date.available2023-01-31T13:52:11Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12367/2164
dc.descriptionTreball de fi de grau - Curs 2021-2022ca
dc.description.abstractAplicar efectivament a l´industria de la manufacturació el manteniment predictiu, es a dir, poder esbrinar quan, on i com tindrem fallades en un sistema de la cadena de producció pot resultar molt beneficiós. Per a aplicar el manteniment predictiu, es desenvoluparan models d’intel·ligència artificial. Es posaran a prova aquests diversos models estadístics, d’aprenentatge automàtic i d’aprenentatge profund per a comprendre quines tècniques ens ofereixen els millors resultats davant aquest problema.ca
dc.format.extent49, 7 p.ca
dc.language.isospaca
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subject.otherIndústria manufacturera, manteniment predictiu, intel·ligència artificialca
dc.titleAbnormal Behavior Identification through Deep Learning: TensorFlowca
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisca
dc.rights.accessLevelinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.embargo.termscapca
dc.contributor.tutorFont Aragonès, Xavier


Files in this item

 
 

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution 4.0 International
Except where otherwise noted, this item's license is described as http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Share on TwitterShare on LinkedinShare on FacebookShare on TelegramShare on WhatsappPrint