Контакты/Проезд  Доставка и Оплата Помощь/Возврат
История
  +7(495) 980-12-10
  пн-пт: 10-18 сб,вс: 11-18
  shop@logobook.ru
   
    Поиск книг                    Поиск по списку ISBN Расширенный поиск    
Найти
  Зарубежные издательства Российские издательства  
Авторы | Каталог книг | Издательства | Новинки | Учебная литература | Акции | Хиты | |
 

Real-Time Knowledge-Based Fuzzy Logic Model for Soft Tissue Deformation, Tan Joey Sing Yee, Sidhu Amandeep S.


Варианты приобретения
Цена: 13974.00р.
Кол-во:
Наличие: Поставка под заказ.  Есть в наличии на складе поставщика.
Склад Америка: Есть  
При оформлении заказа до: 2025-07-28
Ориентировочная дата поставки: Август-начало Сентября
При условии наличия книги у поставщика.

Добавить в корзину
в Мои желания

Автор: Tan Joey Sing Yee, Sidhu Amandeep S.
Название:  Real-Time Knowledge-Based Fuzzy Logic Model for Soft Tissue Deformation
ISBN: 9783030155841
Издательство: Springer
Классификация:





ISBN-10: 3030155846
Обложка/Формат: Hardcover
Страницы: 88
Вес: 0.32 кг.
Дата издания: 19.04.2019
Серия: Studies in computational intelligence
Язык: English
Издание: 1st ed. 2019
Иллюстрации: 100 tables, color; ix, 88 p.
Размер: 234 x 156 x 8
Читательская аудитория: Professional & vocational
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание: This book provides a real-time and knowledge-based fuzzy logic model for soft tissue deformation. The demand for surgical simulation continues to grow, as there is a major bottleneck in surgical simulation designation and every patient is unique. Deformable models, the core of surgical simulation, play a crucial role in surgical simulation designation. Accordingly, this book (1) presents an improved mass spring model to simulate soft tissue deformation for surgery simulation; (2) ensures the accuracy of simulation by redesigning the underlying Mass Spring Model (MSM) for liver deformation, using three different fuzzy knowledge-based approaches to determine the parameters of the MSM; (3) demonstrates how data in Central Processing Unit (CPU) memory can be structured to allow coalescing according to a set of Graphical Processing Unit (GPU)-dependent alignment rules; and (4) implements heterogeneous parallel programming for the distribution of grid threats for Computer Unified Device Architecture (CUDA)-based GPU computing.
Дополнительное описание: List of Figures.- List of Tables.- Chapter 1. Introduction.- Chapter 2. Background.- Chapter 3. Methodology.- Chapter 4. Fuzzy Inference System, etc.



ООО "Логосфера " Тел:+7(495) 980-12-10 www.logobook.ru
   В Контакте     В Контакте Мед  Мобильная версия