文献
J-GLOBAL ID:201902268297095987
整理番号:19A2175160
アコースティックエミッションを用いた添加物製造におけるその場および実時間品質モニタリングのための深層学習【JST・京大機械翻訳】
Deep Learning for In Situ and Real-Time Quality Monitoring in Additive Manufacturing Using Acoustic Emission
著者 (5件):
Shevchik Sergey A.
(Laboratory for Advanced Materials Processing, Empa-Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology, Duebendorf, Switzerland)
,
Masinelli Giulio
(Laboratory for Advanced Materials Processing, Empa-Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology, Duebendorf, Switzerland)
,
Kenel Christoph
(Laboratory for Advanced Materials Processing, Empa-Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology, Duebendorf, Switzerland)
,
Leinenbach Christian
(Laboratory for Advanced Materials Processing, Empa-Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology, Duebendorf, Switzerland)
,
Wasmer Kilian
(Laboratory for Advanced Materials Processing, Empa-Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology, Duebendorf, Switzerland)
資料名:
IEEE Transactions on Industrial Informatics
(IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻:
15
号:
9
ページ:
5194-5203
発行年:
2019年
JST資料番号:
W1434A
ISSN:
1551-3203
CODEN:
ITIICH
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)