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Autor(en): 
  • Ching Jianye
  • Bayesian Machine Learning in Geotechnical Site Characterization 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   Auf Bestellung (Lieferzeit unbekannt)
    Veröffentlichung:  Dezember 2025  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    advanced geotechnical data interpretation / Artificial Intelligence / Artificial Intelligence (AI) / Civil engineering, surveying & building / Civil engineering, surveying and building / COMPUTERS / Data Science / Machine Learning / cross-correlation methods / parameter estimation techniques
    ISBN:  9781032314433 
    EAN-Code: 
    9781032314433 
    Verlag:  Taylor and Francis 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  English  
    Dimensionen:  H 234 mm / B 156 mm / D  
    Gewicht:  350 gr 
    Seiten:  176 
    Illustration:  schwarz-weiss Illustrationen, Zeichnungen, schwarz-weiss, Tabellen, schwarz-weiss 
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    Inhalt:
    This presents recent advancements in probabilistic geotechnical site characterization. It reviews probability theories and models for cross correlation and spatial correlation, and presents methods for Bayesian parameter estimation and prediction. Use of these methods is demonstrated with geotechnical site characterization examples.

      



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