Study on the Resistance of Raveling for Porous Asphalt Pavement
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
Comprehensible artificial intelligence-based models for raveling of porous asphalt
Among a large number of existing artificial intelligence (AI)-based techniques, artificial neural network (ANN) is one of the most widely used techniques, which has been applied to many road engineering problems. They are especially useful as predictive models because they do not require prior knowledge of the input data distribution and have shown high prediction performance. However, despite ...
متن کاملDevelopment of an Asphalt Pavement Raveling Detection Algorithm Using Emerging 3D Laser Technology and Macrotexture Analysis
متن کامل
study of cohesive devices in the textbook of english for the students of apsychology by rastegarpour
this study investigates the cohesive devices used in the textbook of english for the students of psychology. the research questions and hypotheses in the present study are based on what frequency and distribution of grammatical and lexical cohesive devices are. then, to answer the questions all grammatical and lexical cohesive devices in reading comprehension passages from 6 units of 21units th...
a study on construction of iranian life tables: the case study of modified brass logit system
چکیده ندارد.
15 صفحه اولthe effect of consciousness raising (c-r) on the reduction of translational errors: a case study
در دوره های آموزش ترجمه استادان بیشتر سعی دارند دانشجویان را با انواع متون آشنا سازند، درحالی که کمتر به خطاهای مکرر آنان در متن ترجمه شده می پردازند. اهمیت تحقیق حاضر مبنی بر ارتکاب مکرر خطاهای ترجمانی حتی بعد از گذراندن دوره های تخصصی ترجمه از سوی دانشجویان است. هدف از آن تاکید بر خطاهای رایج میان دانشجویان مترجمی و کاهش این خطاها با افزایش آگاهی و هوشیاری دانشجویان از بروز آنها است.از آنجا ک...
15 صفحه اولذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: DEStech Transactions on Materials Science and Engineering
سال: 2017
ISSN: 2572-889X
DOI: 10.12783/dtmse/ictim2017/9934