Dataciencia

Apellido	MERUANE-NARANJO
Nombre	VIVIANA
ID	5134336

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SUGERENCIAS

Meruane, Viviana Autor ID: 7243912 ver autor

Articulos ( 5 en total, se muestran 3 )

● A deep variational auto-encoder based dimensionality reduction for fault diagnosis in ball bearings, 2018

● Acoustic emission based fault diagnosis via a novel deep convolutional neural network method, 2018

● Computer vision for structural damage quantification: A novel residual deep learning based approach, 2018

Afiliaciones ( 1 en total )

● Universidad de Chile

Meruane, V. Autor ID: 3982814 ver autor

Articulos ( 3 en total )

● A deep variational auto-encoder based dimensionality reduction for fault diagnosis in ball bearings, 2018

● Development of a Machine Learning based model for Damage Detection, Localization and Quantification to extend Structure Life, 2021

● Model updating using antiresonant frequencies identified from transmissibility functions, 2012

Afiliaciones ( 1 en total )

● Universidad de Chile

Meruane, V. Autor ID: 4055678 ver autor

Articulos ( 1 en total )

● Damage detection and localization with experimental eigen-sensitivities, 2009

Afiliaciones ( 1 en total )

● Universidad de Chile

Meruane, Viviana Autor ID: 8569103 ver autor

Articulos ( 1 en total )

● Controlled acoustic nozzle-free droplet generation of glycerol-water mixtures and TEMPO-oxidised cellulose nanofibre suspensions, 2025

Afiliaciones ( 1 en total )

● Universidad de Chile

ÁREA DE TRABAJO

FIRMA SELECCIONADA COMO BASE

Meruane, V Autor ID: 5134336 ver autor

Articulos ( 77 en total, se muestran 3 )

● A Bayesian updating procedure for the electromechanical properties of piezoelectric energy harvesters, 2018

● A Broadband Vibration-Based Energy Harvester Using an Array of Piezoelectric Beams Connected by Springs, 2016

● A Deep Learning Framework for Damage Assessment of Composite Sandwich Structures, 2021

Afiliaciones ( 6 en total, se muestran 3 )

● Katholieke Univ Leuven

● KU Leuven

● Millennium Nucleus Smart Soft Mech Mat

FIRMAS SELECCIONADAS PARA AGRUPAR

Departamento Gestión de Conocimiento, Monitoreo y Prospección