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    Titel :

    Microstructure Quantification With Deep Learning Encoders Pre-Trained on a Massive Microscopy Dataset


    Beteiligte:

    Kongress:

    International Materials, Applications, and Technologies (IMAT 2023) ; 2023 ; Detroit, MI, US
    1st Annual Aerospace Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference (SSDM) ; 2023 ; San Diego, CA, US


    Medientyp :

    Sonstige


    Format :

    Keine Angabe


    Sprache :

    Englisch




    Encoders

    Frigeni, Fabrizio | Springer Verlag | 2022


    Pitch-Learning Algorithm For Speech Encoders

    Bhaskar, B. R. Udaya | NTRS | 1988


    Topic-Aware Deep Auto-Encoders (TDA) for Face Alignment

    Zhang, Jie / Kan, Meina / Shan, Shiguang et al. | British Library Conference Proceedings | 2015


    Continuous learning of simulation trained deep neural network model

    O'SULLIVAN JAMES FRANCIS / SIDARTA DJONI EKA / LIM HO JOON | Europäisches Patentamt | 2022

    Freier Zugriff

    Rotary shaft encoders

    Sharpe,C. | Kraftfahrwesen | 1982