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董少迪; 唐兆; 王开云; 王建斌; 黎荣; 张建军;
西南交通大学牵引动力国家重点实验室;
成都610031;
西南交通大学机械工程学院;
伯恩茅斯大学英国国家计算机动画中心;
伯恩茅斯BH125BB英国;
列车曲线通过; 数字孪生体; 深度学习; 实时预测;
机译:产量测定方法分析及其在低地稻米盐水预测和培养改善中的应用研究:XCVIII。叶片氮含量和厚度对叶片碳同化的浅曲线,叶片的反向和两侧
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