文献
J-GLOBAL ID:202002213357400319
整理番号:20A1958715
マルチタスクニューラルネットワークを用いたカテナリードロッパの電流輸送リングのための自動破壊欠陥検出アプローチ【JST・京大機械翻訳】
An Automatic Fracture Defect Detection Approach for Current-carrying Rings of Catenary Droppers Using A Multi-task Neural Network
著者 (6件):
Wenqiang Liu
(Southwest Jiaotong University,School of Electrical Engineering,Chengdu,China)
,
Dan Wang
(Southwest Jiaotong University,School of Electrical Engineering,Chengdu,China)
,
Yuyang Li
(Southwest Jiaotong University,School of Electrical Engineering,Chengdu,China)
,
Cheng Yang
(Southwest Jiaotong University,School of Electrical Engineering,Chengdu,China)
,
Hui Wang
(Southwest Jiaotong University,School of Electrical Engineering,Chengdu,China)
,
Zhigang Liu
(Southwest Jiaotong University,School of Electrical Engineering,Chengdu,China)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2020
号:
ICACI
ページ:
591-596
発行年:
2020年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)