Aman Kumar

基于数据驱动的生成对抗网络与机器学习混合框架，用于预测回收沥青瓦路面的车辙深度

创新的不确定性感知概率框架用于纤维增强水泥基材料-混凝土粘结的量化

混合生成-概率机器学习方法用于预测FRP试件在环境暴露下的残余抗拉强度和弹性模量

使用GIS和集成机器学习模型进行达杰林地区滑坡灾害制图

预测纤维增强水泥基材料与砌体之间的粘结性能及失效机理：一种新颖的表格变分自编码器增强型概率模型

混合生成对抗网络与机器学习方法预测回收沥青瓦路面的马歇尔稳定度和马歇尔流动性能

生成对抗网络方法预测纤维增强水泥基的拉伸行为和破坏模式

香蕉皮废生物质比例在废塑料共热解中调节芳烃含量和含氧化合物的影响: 液体产物表征及其CI发动机性能的研究

FRCM复合材料加固混凝土柱侧限抗压强度的预测

在各种暴露情况下，FRP-钢筋与混凝土粘结强度和破坏模式的自动可解释集成学习预测

基于机器学习的图形界面，可在不同暴露条件下准确估算FRP-混凝土粘结强度