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A Study on Deep Learning Application of Vibration Data and Visualization of Defects for Predictive Maintenance of Gravity Acceleration Equipment
von
Lee, SeonWoo
,
Yu, HyeonTak
,
Yang, HoJun
,
Song, InSeo
,
Choi, JungMu
,
Yang, JaeHeung
,
Lim, GangMin
,
Kim, Kyu-Sung
,
Choi, ByeongKeun
,
Kwon, JangWoo
Veröffentlicht in
Applied sciences
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Failure analysis and structural improvement for cracked circular finned tube
von
Kim, Seonhwa
,
Yu, Hyeontak
,
Nam, Kiwoo
,
Choi, Byeongkeun
Veröffentlicht in
Engineering failure analysis
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Apply VGGNet-based deep learning model of vibration data for prediction model of gravity acceleration equipment
von
Lee, SeonWoo
,
Yu, HyeonTak
,
Yang, HoJun
,
Yang, JaeHeung
,
Lim, GangMin
,
Kim, KyuSung
,
Choi, ByeongKeun
,
Kwon, JangWoo
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Apply VGGNet-based deep learning model of vibration data for prediction model of gravity acceleration equipment
von
Lee, SeonWoo
,
Yu, HyeonTak
,
Yang, HoJun
,
Yang, JaeHeung
,
Lim, GangMin
,
Kim, KyuSung
,
Choi, ByeongKeun
,
Kwon, JangWoo
Veröffentlicht in
arXiv.org
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