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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Abac, A., Abbott, R., Abouelfettouh, I., Acernese, F., Ackley, K., Adhicary, S., Adhikari, N., Adhikari, R. X., Adkins, V. K., Agarwal, D., Agathos, M., Aghaei Abchouyeh, M., Aguiar, O. D., Aguilar, I., Aiello, L., Ain, A., Ajith, P., Akutsu, T., Albanesi, S., ... Zubieta, E. (2025). Search for Continuous Gravitational Waves from Known Pulsars in the First Part of the Fourth LIGO-Virgo-KAGRA Observing Run. The Astrophysical Journal, 983(2), 99 (34 pages). Lien externe
Abac, A., Abbott, R., Abouelfettouh, I., Acernese, F., Ackley, K., Adhicary, S., Adhikari, N., Adhikari, R. X., Adkins, V. K., Agarwal, D., Agathos, M., Aghaei Abchouyeh, M., Aguiar, O. D., Aguilar, I., Aiello, L., Ain, A., Ajith, P., Akutsu, T., Albanesi, S., ... Zweizig, J. (2024). A Search Using GEO600 for Gravitational Waves Coincident with Fast Radio Bursts from SGR 1935+2154. The Astrophysical Journal, 977(2), 255 (27 pages). Lien externe
Liu, T., Wang, Z., Wang, J., & Zhang, J. (2024). Determination of Reduction Factor of Shear Key Configurations for Calculating Direct Shear Strength of Precast Concrete Dry Joints Using Parametric Finite-Element Simulations. Journal of Bridge Engineering, 29(7), 18 pages. Lien externe
Liu, T., Cakiroglu, C., Islam, K., Wang, Z., & Nehdi, M. L. (2024). Explainable machine learning model for predicting punching shear strength of FRC flat slabs. Engineering Structures, 301, 117276 (16 pages). Lien externe
Liu, T., Wang, Z., Long, Z., Zeng, J., Wang, J., & Zhang, J. (2022). Direct Shear Strength Prediction for Precast Concrete Joints Using the Machine Learning Method. Journal of Bridge Engineering, 27(5), 04022026 (18 pages). Lien externe
Liu, T., Wang, Z., Zeng, J., & Wang, J. (2021). Machine-learning-based models to predict shear transfer strength of concrete joints. Engineering Structures, 249, 16 pages. Lien externe
Wang, Z., Liu, T., Long, Z., Wang, J., & Zhang, J. (2024). Data-driven model to predict the residual drift of precast concrete columns. Journal of Building Engineering, 85, 108650 (20 pages). Lien externe
Wang, Z., Liu, T., Long, Z., Wang, J., & Zhang, J. (2023). Predicting the drift capacity of precast concrete columns using explainable machine learning approach. Engineering Structures, 282, 115771 (17 pages). Lien externe
Wang, Z., Liu, T., Long, Z., Wang, J., & Zhang, J. (2022). A machine-learning-based model for predicting the effective stiffness of precast concrete columns. Engineering Structures, 260, 24 pages. Lien externe
Wang, J., Liu, J., Wang, Z., Liu, T., Liu, J., & Zhang, J. (2021). Cost-Effective UHPC for Accelerated Bridge Construction: Material Properties, Structural Elements, and Structural Applications. Journal of Bridge Engineering, 26(2), 04020117 (24 pages). Lien externe
Wang, G.-L., Zhang, L., Wang, Z., Zhang, J.-Z., Sun, F., & Qiu, P. (2019). Acoustic-mechanical responses of intact and flaw-contained rock deformation under uniaxial compression: A comparison. Advances in Civil Engineering, 2019, 1-12. Disponible
Zhou, K., Gao, C., Wang, Z., Wang, J., Zhang, S., Su, W., & Charron, J.-P. (2025). Seismic Performance of Precast Steel-UHPC Composite Joints in High-Speed Railway Frame Piers. Journal of Bridge Engineering, 31(1), 04025092 (17 pages). Lien externe
