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Tipos de recurso: Libro electrónico Artículo Revista Tesis Capítulo
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A hybrid machine learning framework for predicting and optimizing the compressive strength and energy absorption of 3D-printed PLA lattices
Artículo
Acceso abierto Artículo DOAJ
A hybrid machine learning framework for predicting and optimizing the compressive strength and energy absorption of 3D-printed PLA lattices
Vijaykumar S. Jatti et al · Springer · 2026 · ISSN 2731-6564
Abstract This research employs hybrid machine learning techniques to optimize the mechanical properties of 3D-printed polylactic acid (PLA) lattice structures. By integrating random forest (RF) and XGBoost (XGB) algorith...
LCC TENDOk1lY2hhbmljYWwgZW5naW5lZXJpbmcgYW5kIG1hY2hpbmVyeQ~~Idioma eng
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Open Access
Disponible en línea Ficha bibliográfica
Physics guided explainable machine learning for shear capacity prediction of steel fiber reinforced concrete beams without stirrups
Artículo
Material complementario disponible Artículo DOAJ
Physics guided explainable machine learning for shear capacity prediction of steel fiber reinforced concrete beams without stirrups
Muhammad Zia Ul Haq et al · Springer · 2026 · ISSN 2948-1546
Abstract Accurate estimation of the shear capacity of steel fiber reinforced concrete (SFRC) beams without stirrups remains challenging because the response is governed by strongly coupled geometric, material, and reinfo...
LCC LCC:Engineering (General). Civil engineering (General)Idioma eng
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Material complementario
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Evaluating the efficacy of competence-based training on trainee's conceptual understanding, skill development, and market-driven opportunities at Nyamirama Technical Secondary School
Artículo
Material complementario disponible Artículo DOAJ
Evaluating the efficacy of competence-based training on trainee's conceptual understanding, skill development, and market-driven opportunities at Nyamirama Technical Secondary School
Pierre Celestin Kayitare et al · Springer · 2026 · ISSN 2731-5525
Abstract This study evaluates the effectiveness of Competence-Based Training in fostering conceptual understanding, skill acquisition, and market opportunities for trainees at Nyamirama Technical Secondary School, Rwanda...
LCC TENDOkVkdWNhdGlvbg~~Idioma eng
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Material complementario
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Prediction of traffic congestion through Decision Tree, Queuing Theory, Deep Belief Network and Random Forest methods
Artículo
Material complementario disponible Artículo DOAJ
Prediction of traffic congestion through Decision Tree, Queuing Theory, Deep Belief Network and Random Forest methods
Aditi Jha et al · Springer · 2026 · ISSN 3004-9261
Abstract The increase in vehicle ownership and urban population puts a strain on roads and increases traffic congestion within developed and developing nations. Congestion affects an individual’s time and increases an ...
LCC LCC:Science (General)Idioma eng
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Material complementario
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Incorporating artificial intelligence into the future of stormwater management
Artículo
Acceso institucional disponible Artículo DOAJ
Incorporating artificial intelligence into the future of stormwater management
Musfiqur Rahman et al · Springer · 2026 · ISSN 3004-9261
Abstract Artificial intelligence (AI) is emerging as a transformative tool for stormwater management with the potential to enhance resilience, efficiency, and equity across urban water systems. This paper examines the op...
LCC LCC:Science (General)Idioma eng
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Institucional
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Secure and sustainable smart home networks with blockchain-based IoT framework for privacy and energy efficiency
Artículo
Material complementario disponible Artículo DOAJ
Secure and sustainable smart home networks with blockchain-based IoT framework for privacy and energy efficiency
Nabil A. Ismail et al · Springer · 2026 · ISSN 2730-7239
Abstract Smart home networks are a rapidly evolving part of the Internet of Things (IoT), where connected devices exchange information to automate energy use, enhance comfort, and improve user safety. Despite their benef...
LCC TENDOkNvbXB1dGVyIGVuZ2luZWVyaW5nLiBDb21wdXRlciBoYXJkd2FyZQ~~; LCC:Computer softwareIdioma eng
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Material complementario
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