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Beton 2.0: Maschinelles Lernen für Festigkeitsprognosen nutzen: Algorithmus für maschinelles Lernen zur Vorhersage der Festigkeit von Beton - Softcover
Synopsis
In dieser Studie wird die Eignung von recyceltem Kunststoffgranulat als nachhaltige Alternative zu herkömmlicher Grobmischung in Beton mit Hilfe eines neuronalen Netzes vorhergesagt. Ziel ist es, ein Lernmodell zu entwickeln, das in der Lage ist, die Druckfestigkeit von Beton, der eine Vielzahl von recycelten Kunststoffaggregaten enthält, genau vorherzusagen. Diese Forschung trägt dazu bei, ein zuverlässiges Werkzeug für die Vorhersage der Druckfestigkeitvon Beton mit Kunststoffkombinationen zu vermitteln. Sie optimiert das Kombinationslayout für zahlreiche Programme und untersucht die Wirkung verschiedener Arten von Kunststoffabfällen auf Beton.
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Beton 2.0
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Beton 2.0
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Beton 2.0: Maschinelles Lernen für Festigkeitsprognosen nutzen: Algorithmus für maschinelles Lernen zur Vorhersage der Festigkeit von Beton (German Edition)
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Beton 2.0: Maschinelles Lernen für Festigkeitsprognosen nutzen: Algorithmus für maschinelles Lernen zur Vorhersage der Festigkeit von Beton (German Edition)
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Beton 2.0: Maschinelles Lernen für Festigkeitsprognosen nutzen
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Verlag Unser Wissen Jan 2025, 2025
ISBN 10: 6208569559
ISBN 13: 9786208569556
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Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 108 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9786208569556
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Beton 2.0: Maschinelles Lernen für Festigkeitsprognosen nutzen : Algorithmus für maschinelles Lernen zur Vorhersage der Festigkeit von Beton
Print on DemandSeller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In dieser Studie wird die Eignung von recyceltem Kunststoffgranulat als nachhaltige Alternative zu herkömmlicher Grobmischung in Beton mit Hilfe eines neuronalen Netzes vorhergesagt. Ziel ist es, ein Lernmodell zu entwickeln, das in der Lage ist, die Druckfestigkeit von Beton, der eine Vielzahl von recycelten Kunststoffaggregaten enthält, genau vorherzusagen. Diese Forschung trägt dazu bei, ein zuverlässiges Werkzeug für die Vorhersage der Druckfestigkeitvon Beton mit Kunststoffkombinationen zu vermitteln. Sie optimiert das Kombinationslayout für zahlreiche Programme und untersucht die Wirkung verschiedener Arten von Kunststoffabfällen auf Beton. Seller Inventory # 9786208569556
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Beton 2.0: Maschinelles Lernen f?r Festigkeitsprognosen nutzen: Algorithmus f?r maschinelles Lernen zur Vorhersage der Festigkeit von Beton (German Edition)
Print on DemandSeller: Majestic Books, Hounslow, United Kingdom
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Beton 2.0: Maschinelles Lernen f?r Festigkeitsprognosen nutzen: Algorithmus f?r maschinelles Lernen zur Vorhersage der Festigkeit von Beton (German Edition)
Print on DemandSeller: Books Puddle, Woodside, NY, U.S.A.
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Beton 2.0: Maschinelles Lernen f?r Festigkeitsprognosen nutzen: Algorithmus f?r maschinelles Lernen zur Vorhersage der Festigkeit von Beton (German Edition)
Print on DemandSeller: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germany
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Beton 2.0: Maschinelles Lernen für Festigkeitsprognosen nutzen
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Verlag Unser Wissen Jan 2025, 2025
ISBN 10: 6208569559
ISBN 13: 9786208569556
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Taschenbuch
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -In dieser Studie wird die Eignung von recyceltem Kunststoffgranulat als nachhaltige Alternative zu herkömmlicher Grobmischung in Beton mit Hilfe eines neuronalen Netzes vorhergesagt. Ziel ist es, ein Lernmodell zu entwickeln, das in der Lage ist, die Druckfestigkeit von Beton, der eine Vielzahl von recycelten Kunststoffaggregaten enthält, genau vorherzusagen. Diese Forschung trägt dazu bei, ein zuverlässiges Werkzeug für die Vorhersage der Druckfestigkeitvon Beton mit Kunststoffkombinationen zu vermitteln. Sie optimiert das Kombinationslayout für zahlreiche Programme und untersucht die Wirkung verschiedener Arten von Kunststoffabfällen auf Beton.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 108 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9786208569556