Hakkında
Hakkında
Trendler
DOI Hizmeti
Konular
Dergiler
Yayıncılar
Tümü
Üniversite
Kamu
Dernek
Vakıf
Meslek Odası
Şahıs
Sendika
Firma
Araştırmacılar
Dergi Sihirbazı
Yardım
Duyurular
Geliştirmeler
Yol Haritası
Türkçe
Türkçe
İngilizce
Yönetici Paneli
Kullanıcı Paneli
Bilimsel Yayın Koordinatörü Paneli
Dergilerim
Araştırmalarım
Takiplerim
Profil
Çıkış
Giriş
Ali Ulvi Uzer
Dr. Öğr. Üyesi
Kayseri University
Yayın
3
Hakemlik
5
CrossRef Atıf
6
3
Yayın
5
Hakemlik
6
CrossRef Atıf
0009-0002-7916-8078
Takip Et
Takip Ediyorsunuz
Profilimi Düzenle
Takipçi
Takip Edilen
Hakkında
Yayınlar
Görevler
Atıf
Uzmanlık Alanları
İnşaat Mühendisliğinde Zemin Mekaniği
Kurum
Kayseri University
Yayınlar
Efficient prediction of compressive strength in geotechnical engineering using artificial neural networks
Yazarlar:
Ali Ulvi Uzer
Yayın Bilgisi: 2024 ,
Turkish Journal of Engineering
DOI: 10.31127/tuje.1415931
FAVORİ
0
TOPLAM İNDİRİLME SAYISI
605
0
FAVORİ
605
TOPLAM İNDİRİLME SAYISI
Ahşap İmalatta Kullanılan Hampaylı Köşe Birleştirmelerin Diyagonal Yük Analizi
Yazarlar: Hanifi Tokgöz,
Ali Ulvi Uzer
Yayın Bilgisi: 2007 ,
Politeknik Dergisi
DOI: -
FAVORİ
0
TOPLAM İNDİRİLME SAYISI
2796
0
FAVORİ
2796
TOPLAM İNDİRİLME SAYISI
KONYAALTI (ANTALYA) LİMAN MAHALLESİ ZEMİNLERİNİN JEOMEKANİK VE MİNERALOJİK ÖZELLİKLERİNİN BELİRLENMESİ
Yazarlar:
A.ulvi Uzer
, M.hilmi Acar
Yayın Bilgisi: 2007 ,
Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim Ve Teknoloji Dergisi
DOI: -
FAVORİ
0
TOPLAM İNDİRİLME SAYISI
4065
0
FAVORİ
4065
TOPLAM İNDİRİLME SAYISI
Makalelerin Yayımlandığı Dergiler
Politeknik Dergisi
Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim Ve Teknoloji Dergisi
Turkish Journal of Engineering
Kurul Üyeliği
Kayseri Üniversitesi Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi
Hakemlik
Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi
Black Sea Journal of Engineering and Science
Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji
Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
Yayınlar
Efficient prediction of compressive strength in geotechnical engineering using artificial neural networks
Yazarlar:
Ali Ulvi Uzer
Yayın Bilgisi: 2024 ,
Turkish Journal of Engineering
DOI: 10.31127/tuje.1415931
ATIF
6
FAVORİ
0
TOPLAM İNDİRİLME SAYISI
605
6
ATIF
0
FAVORİ
605
TOPLAM İNDİRİLME SAYISI