Predicting the compressive strength of self-compacting concrete using artificial intelligence techniques: a review

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
1 Online-Ressource.
Sprache
Englisch

Erschienen in
Predicting the compressive strength of self-compacting concrete using artificial intelligence techniques: a review ; volume:3 ; number:1 ; day:28 ; month:8 ; year:2024 ; pages:1-14 ; date:12.2024
AI in civil engineering ; 3, Heft 1 (28.8.2024), 1-14, 12.2024

Urheber
Terlumun, Sesugh
Onyia, M. E.
Okafor, F. O.
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1007/s43503-024-00029-3
URN
urn:nbn:de:101:1-2411132110431.532299216083
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:24 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Terlumun, Sesugh
  • Onyia, M. E.
  • Okafor, F. O.
  • SpringerLink (Online service)

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