| 标题 |
 An interpretable deep learning strategy for effective thermal conductivity prediction of porous materials 一种有效预测多孔材料热导率的可解释深度学习策略
相关领域
可解释性
热导率
杠杆（统计）
卷积神经网络
人工智能
计算机科学
材料科学
人工神经网络
深度学习
热的
多孔介质
多孔性
机器学习
特征（语言学）
复合材料
热力学
物理
哲学
语言学
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：International Journal of Heat and Mass Transfer 作者：Qingfu Huang; Donghui Hong; Bo Niu; Donghui Long; Yayun Zhang 出版日期：2023-12-20 |
| 求助人 | |
| 下载 | 该求助完结已超 24 小时，文件已从服务器自动删除，无法下载。 |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
GingerF
浮游
馆长
核桃
yyds
pcr163
是多少
tuanheqi
evan
Zx_1993
冬雪丶消融
不配.
麻花阳
Zoom
Criminology34
ZhaohuaXie
竹筏过海
共享精神
琉璃
遇上就这样吧
，。
YifanWang
从容芮
xiaomifeng
nenoaowu
sutharsons
Li
冰渊悬月
皖公网安备34019202002308
