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Crack pattern–based machine learning prediction of residual drift capacity in damaged masonry walls

Auteur(s): (Department of Civil and Environmental Engineering Princeton University New Jersey USA)
(Department of Civil and Environmental Engineering Princeton University New Jersey USA)
(Department of Civil, Chemical, Environmental, and Materials Engineering University of Bologna Bologna Italy)
(Department of Civil and Environmental Engineering Princeton University New Jersey USA)
Médium: article de revue
Langue(s): anglais
Publié dans: Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering
DOI: 10.1111/mice.13212
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  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10784663
  • Publié(e) le:
    20.06.2024
  • Modifié(e) le:
    20.06.2024
 
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