Defect detectability analysis via probability of defect detection between traditional and deep learning methods in numerical simulations

Miroslav Yosifov, Patrick Weinberger, Michael Reiter, Bernhard Fröhler, Jan De Beenhouwer, Jan Sijbers, Johann Kastner, Christoph Heinzl

Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Konferenzartikel

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Defect detectability analysis via probability of defect detection between traditional and deep learning methods in numerical simulations“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

Ingenieurwesen & Materialwissenschaft

Chemische Bestandteile