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Automated Quantitative Analyses of Fatigue-Induced Surface Damage by Deep Learning

Thomas, Akhil; Durmaz, Ali Riza; Straub, Thomas; Eberl, Chris

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Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000122699
Veröffentlicht am 17.08.2020
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Materialien - Computational Materials Science (IAM-CMS)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2020
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 1996-1944
KITopen-ID: 1000122699
Erschienen in Materials
Verlag MDPI
Band 13
Heft 15
Seiten Article: 3298
Bemerkung zur Veröffentlichung Gefördert durch den KIT-Publikationsfonds
Gefördert vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg (MWK) im Rahmen des Open-Access-Förderprogramms "BW BigDIWA"
Vorab online veröffentlicht am 24.07.2020
Nachgewiesen in Web of Science
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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