Artificial Intelligence in Vision-Based Structural Health Monitoring
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
Condizione: Nuovo
EUR 57,82
Quantità: 1 disponibile
Aggiungi al carrelloDescrizione dell’articolo da parte del venditore
Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a comprehensive coverage of the state-of-the-art artificial intelligence (AI) technologies in vision-based structural health monitoring (SHM). In this data explosion epoch, AI-aided SHM and rapid damage assessment after natural hazards have become of great interest in civil and structural engineering, where using machine and deep learning in vision-based SHM brings new research direction. As researchers begin to apply these concepts to the structural engineering domain, especially in SHM, several critical scientific questions need to be addressed: (1) What can AI solve for the SHM problems (2) What are the relevant AI technologies (3) What is the effectiveness of the AI approaches in vision-based SHM (4) How to improve the adaptability of the AI approaches for practical projects (5) How to build a resilient AI-aided disaster prevention system making use of the vision-based SHM This book introduces and implements the state-of-the-art machine learning and deep learning technologies for vision-based SHM applications. Specifically, corresponding to the above-mentioned scientific questions, it consists of: (1) motivation, background & progress of AI-aided vision-based SHM, (2) fundamentals of machine learning & deep learning approaches, (3) basic AI applications in vision-based SHM, (4) advanced topics & approaches, and (5) resilient AI-aided applications. In the introduction, a brief coverage about the development progress of AI technologies in the vision-based area is presented. It gives the readers the motivations and background of the relevant research. In Part I, basic knowledges of machine and deep learning are introduced, which provide the foundation for the readers irrespective of their background. In Part II, to verify the effectiveness of the AI methods, the key procedure of the typical AI-aided SHM applications (classification, localization, and segmentation) is explored, including vision data collection, data pre-processing,transfer learning-based training mechanism, evaluation, and analysis. In Part III, advanced AI topics, e.g., generative adversarial network, semi-supervised learning, and active learning, are discussed. They aim to address several critical issues in practical projects, e.g., the lack of well-labeled data and imbalanced labels, to improve the adaptability of the AI models. In Part IV, the new concept of 'resilient AI' is introduced to establish an intelligent disaster prevention system, multi-modality learning, multi-task learning, and interpretable AI technologies. These advances are aimed towards increasing the robustness and explainability of the AI-enabled SHM system, and ultimately leading to improved resiliency.The scope covered in this book is not only beneficial for education purposes but also is essential for modern industrial applications. The target audience is broad and includes students, engineers, and researchers in civil engineering, statistics, and computer science. Unique Book Features:-Provide a comprehensive review of the rapidly expanding field of vision-based structural health monitoring (SHM) using artificial intelligence approaches. -Re-organize fundamental knowledge specific to the machine and deep learning in vision tasks.-Include comprehensive details about the procedure of conducting AI approaches for vision-based SHM along with examples and exercises.-Cover a vast array of special topics and advanced AI-enabled vision-based SHM applications.-List a few potential extensions for inspiring the readers for future investigation.…
Codice articolo 9783031524097
- Titolo
- Artificial Intelligence in Vision-Based Structural Health Monitoring
- Autore
- Yuqing Gao
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031524098
- ISBN 13
- 9783031524097
- Peso dell'articolo
- 688 grammi
- Dimensioni
- 240x168x23 mm
This book provides a comprehensive coverage of the state-of-the-art artificial intelligence (AI) technologies in vision-based structural health monitoring (SHM). In this data explosion epoch, AI-aided SHM and rapid damage assessment after natural hazards have become of great interest in civil and structural engineering, where using machine and deep learning in vision-based SHM brings new research direction. As researchers begin to apply these concepts to the structural engineering domain, especially in SHM, several critical scientific questions need to be addressed: (1) What can AI solve for the SHM problems? (2) What are the relevant AI technologies? (3) What is the effectiveness of the AI approaches in vision-based SHM? (4) How to improve the adaptability of the AI approaches for practical projects? (5) How to build a resilient AI-aided disaster prevention system making use of the vision-based SHM?
This book introduces and implements the state-of-the-art machine learning and deep learning technologies for vision-based SHM applications. Specifically, corresponding to the above-mentioned scientific questions, it consists of: (1) motivation, background & progress of AI-aided vision-based SHM, (2) fundamentals of machine learning & deep learning approaches, (3) basic AI applications in vision-based SHM, (4) advanced topics & approaches, and (5) resilient AI-aided applications. In the introduction, a brief coverage about the development progress of AI technologies in the vision-based area is presented. It gives the readers the motivations and background of the relevant research. In Part I, basic knowledges of machine and deep learning are introduced, which provide the foundation for the readers irrespective of their background. In Part II, to verify the effectiveness of the AI methods, the key procedure of the typical AI-aided SHM applications (classification, localization, and segmentation) is explored, including vision data collection, data pre-processing,transfer learning-based training mechanism, evaluation, and analysis. In Part III, advanced AI topics, e.g., generative adversarial network, semi-supervised learning, and active learning, are discussed. They aim to address several critical issues in practical projects, e.g., the lack of well-labeled data and imbalanced labels, to improve the adaptability of the AI models. In Part IV, the new concept of “resilient AI” is introduced to establish an intelligent disaster prevention system, multi-modality learning, multi-task learning, and interpretable AI technologies. These advances are aimed towards increasing the robustness and explainability of the AI-enabled SHM system, and ultimately leading to improved resiliency.
The scope covered in this book is not only beneficial for education purposes but also is essential for modern industrial applications. The target audience is broad and includes students, engineers, and researchers in civil engineering, statistics, and computer science.
Unique Book Features:
•Provide a comprehensive review of the rapidly expanding field of vision-based structural health monitoring (SHM) using artificial intelligence approaches.
•Re-organize fundamental knowledge specific to the machine and deep learning in vision tasks.
•Include comprehensive details about the procedure of conducting AI approaches for vision-based SHM along with examples and exercises.
•Cover a vast array of special topics and advanced AI-enabled vision-based SHM applications.
•List a few potential extensions for inspiring the readers for future investigation.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Gao obtained his BS from Tongji University and his MS and PhD from University of California, Berkeley in Civil and Environmental Engineering under the supervision of the first author, Prof. K.M. Mosalam. In August 2023, he joined the College of Civil Engineering at Tongji University as an Associate Professor. He is the recipient of 2021 Hojjat Adeli Award for Innovation in Computing and 2022 Engineering Structures Best Paper Award.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
AHA-BUCH GmbH
Einbeck, Germania
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
Tariffe di spedizione da Germania a U.S.A.
| Articolo | Da 7 a 10 giorni lavorativi | Da 5 a 7 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 35,00 | EUR 45,00 |
Metodi di pagamento
- Assegno
- Bonifico bancario
- PayPal
Descrizione dello Store
Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.
Specializzazione
Kinderbücher & Kinderhör Casetten, German Books, Software, Natur & Tiere, Ratgeber, Sachbücher, Englische Bücher, Medizin & Gesundheit, Universität & StudiumInformazioni sull’azienda del venditore
AHA-BUCH GmbH
Garlebsen 48
Einbeck, Germania 37574
Condizioni di vendita
Imprimere
Informazioni sul venditore:
AHA-BUCH GmbH
rappresentata dall'amministratore delegato Christel Glass
Garlebsen 48
37574 Einbeck
Germania
Telefono: 055639996039
Fax: 055639995974
E-Mail: abebooks@aha-buch.de
USt-IdNr.: DE261904229
registrato presso Registro delle imprese Amtsgerichtes Göttingen
Handelsregisternummer HRB 200691
Risoluzione alternativa delle controversie:
La Commissione europea fornisce una piattaforma per la risoluzione extragiudiziale delle controversie online (piattaforma ODR), accessibile nell'ambito di https://ec.europa.eu/odr.
Siamo membri dell'iniziativa "FairCommerce" dal 25.05.2018.
Per ulteriori informazioni, vedere www.fair-commerce.de.
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
Condizioni di spedizione
Spediamo il tuo ordine dopo averlo ricevuto
per articoli a portata di mano entro 24 ore,
per articoli con fornitura notturna entro 48 ore.
Nel caso in cui abbiamo bisogno di ordinare un articolo dal nostro fornitore, il nostro tempo di spedizione dipende dalla data di ricezione degli articoli, ma gli articoli verranno spediti lo stesso giorno.
Il nostro obiettivo è quello di inviare gli articoli ordinati nel modo più veloce, ma anche più efficiente e sicuro ai nostri clienti.