| 标题 |
 Digital twin for next gen concretes: On-demand tuning of vulnerable mixtures through Explainable and Anomalous Machine Learning 下一代混凝土的数字孪生：通过可解释和异常机器学习按需调整易损混合物
相关领域
计算机科学
人工智能
机器学习
聚类分析
异常检测
可扩展性
残余物
人工神经网络
算法
数据库
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：Cement and Concrete Composites 作者：M.Z. Naser 出版日期：2022-06-26 |
| 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
(2025-6-4)
Kao
嘻嘻哈哈
Copyright
OK
Oracle
Nole
Sure
Criminology34
GingerF
GG
乐空思
行走的荷尔蒙
清平道人
fantasy
xingxing
cdercder
arniu2008
无情的聪健
竹青
youth
皖公网安备34019202002308
