| 标题 |
 Few-shot learning for estimating gear wear severity towards digital twinning 用于数字孪生齿轮磨损严重程度估计的少镜头学习
相关领域
晶体孪晶
弹丸
一次性
材料科学
人工智能
法律工程学
计算机科学
心理学
复合材料
工程类
机械工程
冶金
微观结构
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：Engineering Failure Analysis 作者：Roee Cohen; Lior Bachar; Jacob Bortman 出版日期：2025-01-01 |
| 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。
|
妖娃娃
HEIKU
zho
从容芮
小尹同学
YifanWang
coolkid
怕孤独的鸽子
无语的安白
遇上就这样吧
mmyhn
Billy
笨笨芯
danna
勤劳怜寒
充电宝
结实的山菡
eric888
pcr163
狗熊也
皖公网安备34019202002308
