Data-Driven Condition Monitoring of a Hydraulic Press Using Supervised Learning and Neural Networks
- Standort
-
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
- Umfang
-
Online-Ressource
- Sprache
-
Englisch
- Erschienen in
-
In: 10.3390/en15176217
- Ereignis
-
Veröffentlichung
- (wo)
-
Aachen
- (wer)
-
Universitätsbibliothek der RWTH Aachen
- (wann)
-
2022
- Urheber
- DOI
-
10.18154/RWTH-2022-08550
- URN
-
urn:nbn:de:101:1-2022090911534434262202
- Rechteinformation
-
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
- Letzte Aktualisierung
-
25.03.2025, 13:49 MEZ
Datenpartner
Dieses Objekt wird bereitgestellt von:
Deutsche Nationalbibliothek. Bei Fragen zum Objekt wenden Sie sich bitte an den Datenpartner.
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Beteiligte
- Makansi, Faried
- Schmitz, Katharina
- Universitätsbibliothek der RWTH Aachen
Entstanden
- 2022
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