Artificial Intelligence in Vision-Based Structural Health Monitoring
Langue : anglais
Edité par Springer, Springer Mai 2025, 2025
- Livre broché
- Neuf
Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagnebuchversandmimpf2000
Vendeur AbeBooks depuis 23 janvier 2017
Etat: Neuf
EUR 53,49
Quantité disponible : 1 disponible
Ajouter au panierA propos de cet article
This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 412 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9783031524097
- Titre
- Artificial Intelligence in Vision-Based Structural Health Monitoring
- Auteur
- Khalid M. Mosalam
- Éditeur
- Springer, Springer Mai 2025
- Année de publication
- 2025
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3031524098
- ISBN à 13 chiffres
- 9783031524097
- Poids de l'article
- 688 grammes
- Dimensions
- 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.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
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.
« A propos de ce titre » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
buchversandmimpf2000
Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
Vendeur AbeBooks depuis 23 janvier 2017
Frais d'expédition de Allemagne vers Etats-Unis
| Article | 60 à 60 jours ouvrés | 60 à 60 jours ouvrés |
|---|---|---|
| Premier article | EUR 60,00 | EUR 75,00 |
Modes de paiement
- Chèque
- Paypal
Description de la boutique
Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur
Spécialité
Modernes Antiquariat - Bücher von 1960 bis heuteProfil professionnel du vendeur
buchversandmimpf2000
Allemagne
Conditions de vente
Impressum
Gesetzliche Anbieterkennung:
Thorsten Retsch
Buchversand Mimpf2000
Oberölschnitz 16
95517 Emtmannsberg
Deutschland
Telefon: 092092023188
E-Mail: order@buchversandmimpf2000.de
USt-IdNr.: DE 235096871
Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Droit de rétractation
Si vous êtes un consommateur, vous pouvez exercer votre droit de rétractation sur le contrat conformément à ce qui suit. Le mot « consommateur » désigne toute personne physique agissant à des fins qui n'entrent pas dans le cadre de son activité commerciale, artisanale ou professionnelle.
Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
Nous pouvons suspendre le remboursement jusqu'à ce que nous ayons reçu les marchandises ou que vous ayez fourni la preuve que vous avez renvoyé les marchandises, en fonction de la première éventualité.
Vous devez renvoyer les marchandises ou les remettre à buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany, +49 09209-2023188, sans retard injustifié et, en tout état de cause, au plus tard 14 jours à compter du jour où vous nous avez communiqué votre décision de rétractation du présent contrat. Le délai est respecté si vous renvoyez les marchandises avant l'expiration du délai de 14 jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs du renvoi des marchandises. Vous n'êtes responsable que de toute diminution de valeur des marchandises résultant d'une manipulation autre que celle nécessaire pour établir la nature, les caractéristiques et le fonctionnement des marchandises.
Exceptions au droit de rétractation
Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :
- Distribution de journaux, de revues ou de magazines, à l'exception des contrats d'abonnement ; et
- Fourniture d'un contenu numérique qui n'est pas fourni sur un support matériel (par exemple, sur un CD ou un DVD) si vous avez accepté, lors de votre commande, que nous puissions commencer à le livrer et que vous ne puissiez pas exercer votre droit de rétractation une fois la livraison commencée.
Conditions d'expédition
Soweit in der Artikelbeschreibung keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Werktagen nach Vertragsschluss, bei Vorauszahlung erst nach Eingang des vollständigen Kaufpreises und der Versandkosten. Alle Preise inkl. MwSt.