0
  • DE
  • EN
  • FR
  • Internationale Datenbank und Galerie für Ingenieurbauwerke

Anzeige

A methodology for scheduling within‐day roadway work zones using deep neural networks and active learning

Autor(en): (Department of Civil Engineering Sharif University of Technology Tehran Iran)
(Department of Civil Engineering University of British Columbia Vancouver Canada)
(Lyles School of Civil Engineering Purdue University West Lafayette Indiana USA)
(Department of Civil, Architectural, and Environmental Engineering Illinois Institute of Technology Chicago Illinois USA)
(Lyles School of Civil Engineering Purdue University West Lafayette Indiana USA)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, , n. 9, v. 38
Seite(n): 1101-1126
DOI: 10.1111/mice.12921
Structurae kann Ihnen derzeit diese Veröffentlichung nicht im Volltext zur Verfügung stellen. Der Volltext ist beim Verlag erhältlich über die DOI: 10.1111/mice.12921.
  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10693862
  • Veröffentlicht am:
    23.09.2022
  • Geändert am:
    02.09.2023
 
Structurae kooperiert mit
International Association for Bridge and Structural Engineering (IABSE)
e-mosty Magazine
e-BrIM Magazine