| 标题 |
 Theory-guided machine learning to predict density evolution of sand dynamically compacted under Ko condition 基于理论的机器学习预测Ko条件下强夯砂土的密度演变
相关领域
压实
固体力学
人工神经网络
均方误差
领域（数学）
算法
蒙特卡罗方法
数学
机器学习
人工智能
材料科学
计算机科学
统计
复合材料
纯数学
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：Acta Geotechnica 作者：Amir Tophel; Jeffrey P. Walker; Troyee Tanu Dutta; Jayantha Kodikara 出版日期：2022-02-04 |
| 求助人 | |
| 下载 | 求助已完成，仅限求助人下载。 |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
浮游
shhoing
无极微光
Jared
NICAI
香蕉诗蕊
子车茗
pluto
gexzygg
BowieHuang
yznfly
Zx_1993
arizaki7
大龙哥886
桃子
昏睡的蟠桃
带头大哥
Mic
xzy998
eric888
宅多点
蓝天
HaonanZhang
yyy
皖公网安备34019202002308
