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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience : Latest Developments and Applications
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience : Latest Developments and Applications
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience (Resilience and Sustainability in Civil, Mechanical, Aerospace and Manufacturing Engineering Systems)
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience : Latest Developments and Applications
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In den WarenkorbZustand: New. Mohammad Noori is a professor of mechanical engineering at California Polytechnic State University, San Luis Obispo a fellow and life member of the American Society of Mechanical Engineering (ASME) and a recipient of the Japan Society .
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience : Latest Developments and Applications
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience: Latest Developments and Applications (Resilience and Sustainability in . and Manufacturing Engineering Systems)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience : Latest Developments and Applications
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience : Latest Developments and Applications
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience : Latest Developments and Applications
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience : Latest Developments and Applications
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd Mai 2026, 2026
ISBN 10: 1032308389 ISBN 13: 9781032308388
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience: Latest Developments and Applications provides a comprehensive overview of data-driven methods for structural health monitoring (SHM) and resilience of civil engineering structures, mostly based on artificial intelligence or other advanced data science techniques. This allows existing structures to be turned into smart structures, thereby allowing them to provide intelligible information about their state of health and performance on a continuous, relatively real-time basis. Artificial-intelligence-based methodologies are becoming increasingly more attractive for civil engineering and SHM applications; machine learning and deep learning methods can be applied and further developed to transform the available data into valuable information for engineers and decision makers.
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience: Latest Developments and Applications
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience (Resilience and Sustainability in Civil, Mechanical, Aerospace and Manufacturing Engineering Systems)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience: Latest Developments and Applications (Resilience and Sustainability in . and Manufacturing Engineering Systems)
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience: Latest Developments and Applications
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience
Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience: Latest Developments and Applications provides a comprehensive overview of data-driven methods for structural health monitoring (SHM) and resilience of civil engineering structures, mostly based on artificial intelligence or other advanced data science techniques. This allows existing structures to be turned into smart structures, thereby allowing them to provide intelligible information about their state of health and performance on a continuous, relatively real-time basis. Artificial-intelligence-based methodologies are becoming increasingly more attractive for civil engineering and SHM applications; machine learning and deep learning methods can be applied and further developed to transform the available data into valuable information for engineers and decision makers. 358 pp. Englisch.
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Mohammad Noori is a professor of Mechanical Engineering at Cal Poly, San Luis Obispo, a Fellow and Life Member of the American Society of Mechanical Engineering and a recipient of the Japan Society for Promotion of Science Fellowship. His work in nonline.
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience : Latest Developments and Applications
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience: Latest Developments and Applications provides a comprehensive overview of data-driven methods for structural health monitoring (SHM) and resilience of civil engineering structures, mostly based on artificial intelligence or other advanced data science techniques. This allows existing structures to be turned into smart structures, thereby allowing them to provide intelligible information about their state of health and performance on a continuous, relatively real-time basis. Artificial-intelligence-based methodologies are becoming increasingly more attractive for civil engineering and SHM applications; machine learning and deep learning methods can be applied and further developed to transform the available data into valuable information for engineers and decision makers.
