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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Geotechnical Resilience through Intelligent Design

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Repository of bechmark monitoring and testing data sets (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Digital repository of standardised benchmark geotechnical monitoring and testing data sets for ML model development and calibration with description of the development and application of innovative geotechnical monitoring technologies for big data acquisition

Guideline for integration of ML in geotechnical engineering (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Guideline for the application and integration of ML in geotechnical engineering projects

Publications

Comprehensive Dataset of Dynamic Probing Heavy Test Results for Subsurface Characterization (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: E. Soranzo
Publié dans: Data in Brief, 2025, ISSN 2352-3409
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.dib.2025.111391

Convolutional neural network prediction of the particle size distribution of soil from close-range images (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Enrico Soranzo, Carlotta Guardiani, Wei Wu
Publié dans: Soils and Foundations, Numéro 65, 2025, ISSN 0038-0806
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.sandf.2025.101575

Soil improvement with laponite: effects on soil-structure interaction in liquefiable sands (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Jinghua Zhang, Zhihua Yang, Emilio Bilotta, Lucia Mele, Qing Sun, Haitao Yu, Yong Yuan
Publié dans: Computers and Geotechnics, Numéro 185, 2025, ISSN 0266-352X
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.COMPGEO.2025.107360

Dataset of close-range soil images of soils and corresponding particle size distributions (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: E. Soranzo
Publié dans: Data in Brief, 2025, ISSN 2352-3409
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.DIB.2025.111631

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