Notre groupe organise plus de 3 000 séries de conférences Événements chaque année aux États-Unis, en Europe et en Europe. Asie avec le soutien de 1 000 autres Sociétés scientifiques et publie plus de 700 Open Access Revues qui contiennent plus de 50 000 personnalités éminentes, des scientifiques réputés en tant que membres du comité de rédaction.

Les revues en libre accès gagnent plus de lecteurs et de citations
700 revues et 15 000 000 de lecteurs Chaque revue attire plus de 25 000 lecteurs

Indexé dans
  • Index Copernic
  • Google Scholar
  • Sherpa Roméo
  • Ouvrir la porte J
  • JournalSeek de génamique
  • Clés académiques
  • Bibliothèque de revues électroniques
  • Recherche de référence
  • Université Hamdard
  • EBSCO AZ
  • OCLC-WorldCat
  • Catalogue en ligne SWB
  • Bibliothèque virtuelle de biologie (vifabio)
  • Publons
  • Euro Pub
Partager cette page

Abstrait

An Examination of Physics-based Machine Learning in Civil Engineering

Michael Baxter

The potential are expanding across all industries thanks to the recent advancements in machine learning (ML) and deep learning (DL). Although ML is a useful tool that may be used in many different fields, it can be difficult to directly apply it to civil engineering issues. Lab-simulated ML for civil engineering applications frequently fails in real-world assessments. This is typically linked to a phenomenon known as data shift, which occurs when the data used to train and test the ML model differ from the data it meets in the real world. To address data shift issues, a physics-based ML model integrates data, partial differential equations (PDEs), and mathematical models. In order to accomplish supervised learning problems while adhering to any given laws, physics-based ML models are trained. Physics-based Fluid dynamics, quantum physics, computational resources, and data storage are among the many scientific fields where machine learning (ML) is taking centre stage. This essay examines the development of physics-based machine learning and its use in civil engineering.

Avertissement: Ce résumé a été traduit à l'aide d'outils d'intelligence artificielle et n'a pas encore été examiné ni vérifié.