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周建凯; 许盛之; 赵二刚; 俞梅; 张建军;
南开大学电子科学与工程系光电子薄膜器件与技术天津市重点实验室;
天津300350;
电致发光; 图像识别; TensorFlow; 卷积神经网络;
机译:基于深度学习的锂电池杆缺陷识别研究
机译:基于稀疏分解的锂电池极片缺陷识别
机译:基于深度学习的铸造缺陷自动识别研究
机译:基于深度学习的刹车片表面缺陷检测研究
机译:基于深度学习的FMRI数据分析:视觉识别研究
机译:基于深度学习的铝型材表面缺陷识别技术研究
机译:基于深度学习的锂电池极缺陷识别研究
机译:Inas-Ina1-xsbx应变层超晶格中的基于格林函数的缺陷识别(postprint)。
机译:方法研究基于喇叭内表面的集成激光扫描,无线电波辐射,来自位于技术设备(外壳)上的源的磁场测量,以移动自主渐进结构,并允许识别和记录表面纹理,包括缺陷(空腔,裂缝, dents)C地理坐标中的地理参考
机译:基于深度学习的晶片缺陷图像对晶片缺陷进行分类的方法和系统
机译:基于深度学习,使用晶片缺陷图像对晶片缺陷进行分类的方法和系统
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