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Die folgende Bibliografie enthält alle in dieser Datenbank indizierten Veröffentlichungen, die mit diesem Namen als Autor, Herausgeber oder anderweitig Beitragenden verbunden sind.

  1. Wang, Yonghui / Shen, Xin / Li, Jin / Chen, Zeren / Li, Shangkun / Fang, Jingjing (2024): Green Disposal of Domestic Wastewater in Alkali-Activated Slag Mortar: Enhancing Performance and Sustainability. In: Journal of Materials in Civil Engineering (ASCE), v. 36, n. 9 (September 2024).

    https://doi.org/10.1061/jmcee7.mteng-17978

  2. Chen, Zeren / Chen, Peiyuan / Li, Shangkun / Shen, Xin / Fang, Jingjing / Gu, Zhicheng / Wang, Yonghui (2024): Enhancing the performance of NaOH-activated slag using waste green tea extract as a multi-function admixture. In: Case Studies in Construction Materials, v. 21 (Dezember 2024).

    https://doi.org/10.1016/j.cscm.2024.e03605

  3. Chen, Zeren / Guan, Wei / Guo, Jianbo / Xue, Duomei / Liu, Zhengbin / Wang, Guoqiang / Quan, Long (2024): Electric shovel trajectory tracking with inversion sliding mode based on Lyapunov functions. In: Automation in Construction, v. 162 (Juni 2024).

    https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105364

  4. Wang, Yonghui / Chen, Peiyuan / Tan, Weibo / Pei, Chunning / Pei, Yanhui / Chen, Zeren / Wang, Jialai (2024): Optimizing pore structure of perforated cenospheres for effective internal curing of alkali-activated slag mortars. In: Construction and Building Materials, v. 415 (Februar 2024).

    https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2024.135054

  5. Guan, Wei / Wang, Shuai / Chen, Zeren / Wu, Guohua / Fang, Yi / Zhang, Haoyan / Wang, Guoqiang (2024): A Deep Learning and Vision-Based Solution for Material Volume Estimation Considering Devices’ Applications. In: Journal of Computing in Civil Engineering, v. 38, n. 1 (Januar 2024).

    https://doi.org/10.1061/jccee5.cpeng-5436

  6. Guan, Wei / Chen, Zeren / Wang, Shuai / Wang, Guoqiang / Guo, Jianbo / Liu, Zhengbin (2023): A deep learning approach for construction vehicles fill factor estimation and bucket detection in extreme environments. In: Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, v. 38, n. 13 (Mai 2023).

    https://doi.org/10.1111/mice.12952

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