Ảnh bìa

Deep neural network for simulation of magnetic flux leakage testing

Q1

Lưu vào:

Hiển thị chi tiết
Tác giả chính:	Minhhuy Le
Đồng tác giả:	Cong-Thuong Pham
Định dạng:	Bài Báo
Ngôn ngữ:	English
Nhà xuất bản:	Measurement 2021
Chủ đề:	Deep learning Machine learning MFLT FEM
Truy cập trực tuyến:	https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0263224120312306?via%3Dihub#! https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/1933
Từ khóa:	Thêm từ khóa Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên đánh dấu biểu ghi này!

Tài liệu tương tự

Machine Learning in Sports
theo: Fujii, Keisuke
Nhà xuất bản: (2025)

Tìm hiểu bài toán dự báo chuỗi thời gian trong tương lai sử dụng mô hình Neural Network và Deep Learning
theo: Bùi Huy Quyền, Anh, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Informed Machine Learning
theo: Schulz, Daniel, và những người khác
Nhà xuất bản: (2025)

Deep Convolutional Neural Networks for Detecting COVID-19 Using Medical Images: A Survey
theo: Rana, Khattab, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Deep Learning for Head Pose Estimation: A Survey
theo: Andrea, Asperti, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Deep Learning-Aided Multicarrier Systems
theo: Luong, Thien Van
Nhà xuất bản: (2021)

Deep learning /
theo: Goodfellow, Ian
Nhà xuất bản: (2016)

Pulmonary gas exchange evaluated by machine learning a computer simulation
theo: Thomas J., Morgan, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Assessment of senior drivers’ internal state in the event of simulated unexpected vehicle motion based on near-infrared spectroscopy
theo: Le, Anh Son, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Human-in-the-loop machine learning a state of the art
theo: Eduardo, Mosqueira-Rey, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Turbo Detection Aided Autoencoder for Multicarrier Wireless Systems: Integrating Deep Learning Into Channel Coded Systems
theo: Chao, Xu, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Deep Learning for the Inverse Design of Mid-Infrared Graphene Plasmons
theo: Phan, Anh D., và những người khác
Nhà xuất bản: (2020)

Optimizing Service Function Chaining Migration With Explicit Dynamic Path
theo: Tuan-Minh Pham
Nhà xuất bản: (2022)

Values and Value Conflicts in the Context of OSINT Technologies for Cybersecurity Incident Response A Value Sensitive Design Perspective
theo: Thea, Riebe, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Hepatitis C Virus prediction based on machine learning framework a real-world case study in Egypt
theo: Heba Mamdouh, Farghaly, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Phát hiện đối tượng 3D dựa trên deep learning : Phương pháp tiếp cận kết hợp máy ảnh và Lidar
theo: Trần, Anh Tuấn
Nhà xuất bản: (2024)

Python Machine Learning : Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit - learn, and TensorFlow /
theo: Raschka, Sebastian
Nhà xuất bản: (2017)

Python Machine Learning : Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit - learn, and TensorFlow 2 /
theo: Raschka, Sebastian
Nhà xuất bản: (2019)

A global taxonomy of interpretable AI: unifying the terminology for the technical and social sciences
theo: Mara, Graziani, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Joint leaf-refinement and ensemble pruning through L1 regularization
theo: Sebastian, Buschjäger, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Statistics for machine learning : Techniques for exploring supervised, unsupervised, and reinforcement learning modules with Python and R /
theo: Bangeti, Pratap
Nhà xuất bản: (2017)

Naive automated machine learning
theo: Felix, Mohr, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Dự báo chuỗi thời gian với Machine Learning
theo: Nguyễn Thị, Ngọc, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Learning ensembles of deep neural networks for extreme rainfall event detection
theo: Gianluigi, Folino, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

A new model of air quality prediction using lightweight machine learning
theo: N. H. Van, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

A systematic literature review of cyber-security data repositories and performance assessment metrics for semi-supervised learning
theo: Paul K., Mvula, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Boosting the Accuracy of Commercial Real Estate Appraisals: An Interpretable Machine Learning Approach
theo: Juergen, Deppner, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

New Insights on the Allocation of Innovation Subsidies: A Machine Learning Approach
theo: Mónica, Espinosa-Blasco, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Development of a machine-learning-based method for early fault detection in photovoltaic systems
theo: Stylianos, Voutsinas, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Understanding compliance with voluntary sustainability standards: a machine learning approach
theo: Garbely, Anja, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

User Experience + Artificial Intelligence
theo: Spallazzo, Davide, và những người khác
Nhà xuất bản: (2025)

Using attention-based neural networks for predicting student learning outcomes in service-learning
theo: Eugene Yujun, Fu, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Soft computing based closed form equations correlating L and N-type Schmidt hammer rebound numbers of rocks
theo: Panagiotis G.Asteris, và những người khác
Nhà xuất bản: (2021)

Synthesizing explainable counterfactual policies for algorithmic recourse with program synthesis
theo: Giovanni De, Toni, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Feature Models: AI-Driven Design, Analysis and Applications
theo: Felfernig, Alexander, và những người khác
Nhà xuất bản: (2025)

Prediction of axial load capacity of rectangular concrete-filled steel tube columns using machine learning techniques
theo: Tien-Thinh Le, và những người khác
Nhà xuất bản: (2021)

Effects of variability in experimental database on machine-learning-based prediction of ultimate load of circular concrete-filled steel tubes
theo: Ho, Nang Xuan
Nhà xuất bản: (2021)

The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction /
theo: Hastie, Trevor.
Nhà xuất bản: (2017)

RELAX: Representation Learning Explainability
theo: Kristoffer K., Wickstrøm, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Meta-transfer learning for emotion recognition
theo: Nguyen, Dung, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)