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DETECTING CRACKS AND SPALLING AUTOMATICALLY IN EXTREME EVENTS BY END-TO-END DEEP LEARNING FRAMEWORKS

机译：通过端到端深度学习框架在极端事件中自动检测裂缝和剥落

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Y. Bai; H. Sezen; A. Yilmaz;
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年度 2021
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1. Deep reinforcement learning framework for resilience enhancement of distribution systems under extreme weather events [J] . Zhou Zhen-chen, Wu Zhou, Jin Tao International journal of electrical power and energy systems . 2021,第Juna期

机译：极端天气事件下分配系统的抵御能力增强学习框架
2. End-to-End Physics Event Classification with CMS Open Data: Applying Image-Based Deep Learning to Detector Data for the Direct Classification of Collision Events at the LHC [J] . M. Andrews, M. Paulini, S. Gleyzer, Computing and Software for Big Science . 2020,第1期

机译：具有CMS开放数据的端到端物理事件分类：将基于图像的深度学习应用于LHC碰撞事件的直接分类的探测器数据
3. Extraction of Information Related to Adverse Drug Events from Electronic Health Record Notes: Design of an End-to-End Model Based on Deep Learning [J] . Fei Li, Weisong Liu, Hong Yu JMIR Medical Informatics . 2018,第4期

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4. End-to-end Deep Learning Methods for Automated Damage Detection in Extreme Events at Various Scales [C] . Yongsheng Bai, Halil Sezen, Alper Yilmaz International Conference on Pattern Recognition . 2021

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5. A Machine Learning Framework to Model Extreme Events for Nonlinear Marine Dynamics [D] . Xu, Wenzhe. 2020

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机译：最终的深度神经网络与国家恶意软件自动分析的转移学习
7. End-to-end Deep Learning Methods for Automated Damage Detection in Extreme Events at Various Scales [O] . Yongsheng Bai, Halil Sezen, Alper Yilmaz 2021

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