Phân tích giới hạn tấm chữ nhật chịu uốn trên nền đàn hồi

Thông tin tác giả: Mai Thị Hải, Vân
Thông tin xuất bản: Khoa học tự nhiên và Công nghệ 2022
Nguồn tài liệu: Trường Đại học Công nghệ Giao thông Vận tải

Nghiên cứu ứng dụng mô hình rung cây ngẫu nhiên để dự báo độ chảy loang của bê tông tự lèn và phân tích tầm quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng đến độ chảy loang...

Thông tin tác giả: Mai Thị Hải Vân
Nguồn tài liệu: Trường Đại học Xây dựng Hà Nội

Dự đoán cường độ nén của bê tông tro bay bằng mô hình máy học kết hợp dựa trên thuật toán cây quyết định

Thông tin tác giả: Mai Thị Hải Vân
Nguồn tài liệu: Trường Đại học Xây dựng Hà Nội

Sử dụng phương pháp tìm kiếm theo lưới để tối ưu hóa các siêu tham số của mô hình rừng cây ngẫu nhiên trong dự báo hằn lún mặt đường của hỗn hợp bê tông nhựa...

Thông tin tác giả: Mai Thị Hải Vân
Nguồn tài liệu: Trường Đại học Xây dựng Hà Nội

Ứng dụng giải thuật phục hồi mạng LAN truyền ngược để dự báo cường độ chịu nén của bê tông tự lén có dùng tro bay

Thông tin tác giả: Mai Thị Hải Vân
Nguồn tài liệu: Trường Đại học Xây dựng Hà Nội

Nghiên cứu ứng dụng mô hình rừng cây ngẫu nhiên để dự báo độ chảy loang của bê tông tự lèn và phân tích tầm quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng đến độ chảy loang = Prediction and s...

Thông tin tác giả: Mai, Thị Hải Vân
Thông tin xuất bản: 2023
Nguồn tài liệu: Thư viện Lâm Đồng

Dự đoán cường độ nén của bê tông tro bay bằng mô hình máy học kết hợp dựa trên thuật toán cây quyết định = Predicting the compressive strength of fly ash concrete using an associat...

Thông tin tác giả: Mai, Thị Hải Vân
Thông tin xuất bản: 2023
Nguồn tài liệu: Thư viện Lâm Đồng

Tối ưu hóa các siêu tham số của mô hình Catboost để dự báo cường độ chịu nén của bê tông tự lèn

Thông tin tác giả: Mai Thị Hải Vân, Đỗ An Biên
Nguồn tài liệu: Trường Đại học Xây dựng Hà Nội

Nghiên cứu và lựa chọn mô hình tăng cường độ dốc cực đại để dự báo cường độ chịu nén của bê tông đầm lăn

Thông tin tác giả: Mai Thị Hải Vân, Đào Anh Tuấn
Nguồn tài liệu: Trường Đại học Xây dựng Hà Nội

Nghiện cứu ứng dụng mô hình rừng ngẫu nhiên để dự đoán cường độ chịu nén của bùn cúng hóa bằng xi măng, lưới đánh cá và bọt khí

Thông tin tác giả: Mai, Thị Hải Vân, Trần, Văn Quân
Thông tin xuất bản: 2023
Nguồn tài liệu: Thư viện Lâm Đồng

Thiết kế hệ thống xử lý nước thải chế biến cà phê của công ty cà phê Thắng Lợi thuộc thành phố Buôn Mê Thuột

Thông tin tác giả: Mai Thị Hải Vân (SVTH), Lê Thị Kim Oanh (GVHD)
Thông tin xuất bản: 2023
Nguồn tài liệu: Trường Đại học Văn Lang

Nghiên cứu ứng dụng mô hình trí tuệ nhân tạo dự báo cường độ nén của bê tông sử dụng cốt liệu tái chế = COMPRESSIVE STRENGTH PREDICTION OF RECYCLED AGGREGATE CONCRETE BY ARTIFICIAL...

Thông tin tác giả: Lý, Hải Bằng, Nguyễn, Thùy Anh, Mai, Thị Hải Vân
Thông tin xuất bản: 2023
Nguồn tài liệu: Thư viện Lâm Đồng

Vấn đề tai nạn giao thông và các giải pháp nâng cao an toàn giao thông trên một số tuyến quốc lộ ở khu vực phía Bắc Việt Nam / Mai Thị Hải Vân: T.giả; Bùi Xuân Cậy: Ng.h.dẫn...

Thông tin tác giả: Mai Thị Hải Vân, Bùi Xuân Cậy, Bùi Xuân CậyPGS.TSHướng dẫn
Nguồn tài liệu: Trường Đại học Giao thông vận tải

Giáo trình Dự toán Công trình

Thông tin tác giả: TS. Mai Thị Hải, Vân, TS. Nguyễn Thu, Trang, TS. Bạch Thị Diệp, Phương
Thông tin xuất bản: Nxb. Xây dựng 2024
Nguồn tài liệu: Trường Đại học Công nghệ Giao thông Vận tải

Nghiên cứu, lựa chọn phương pháp tính toán tải trọng giới hạn của tấm bê tông xi măng mặt đường.

Thông tin tác giả: Đỗ, Văn Trường
Thông tin xuất bản: Trường Đại học Công nghệ Giao thông vận tải 2021
Nguồn tài liệu: Trường Đại học Công nghệ Giao thông Vận tải

Nghiên cứu ứng dụng các mô hình máy học để dự báo và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cường độ chịu nén của bê tông đầm lăn

Thông tin tác giả: Đào Anh, Tuấn
Thông tin xuất bản: ĐH Công nghệ GTVT 2023
Nguồn tài liệu: Trường Đại học Công nghệ Giao thông Vận tải

Nghiên cứu ứng dụng các mô hình máy học để dự báo và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cường độ chịu nén của bê tông đầm lăn

Thông tin tác giả: Đào Anh, Tuấn
Thông tin xuất bản: ĐH Công nghệ GTVT 2023
Nguồn tài liệu: Trường Đại học Công nghệ Giao thông Vận tải

Nghiên cứu so sánh, lựa chọn mô hình máy học tối ưu để dự báo và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cường độ chịu nén của bê tông tự lèn...

Thông tin tác giả: Đỗ An, Biên
Thông tin xuất bản: ĐH Công nghệ GTVT 2023
Nguồn tài liệu: Trường Đại học Công nghệ Giao thông Vận tải