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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1276411111 |
| Titel | Machinery fault diagnosis based on a modified hybrid deep sparse autoencoder using a raw vibration time-series signal / by Syahril Ramadhan Saufi, Muhammad Firdaus Isham, Zair Asrar Ahmad, M. Danial Abu Hasan |
| Person(en) |
Saufi, Syahril Ramadhan (Verfasser) Isham, Muhammad Firdaus (Verfasser) Ahmad, Zair Asrar (Verfasser) Hasan, M. Danial Abu (Verfasser) |
| Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
| Umfang/Format | Online-Ressource : online resource. |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2022122221060000022351 DOI: 10.1007/s12652-022-04436-1 |
| URL | https://doi.org/10.1007/s12652-022-04436-1 |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2022 |
| DDC-Notation | 004.6 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Enthalten in: Journal of ambient intelligence and humanized computing (5.10.2022: 1-12) |
| Sachgruppe(n) | 004 Informatik |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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