Article (Périodiques scientifiques)
The applicability of transperceptual and deep learning approaches to the study and mimicry of complex cartilaginous tissues
Waghorne, Jack; Howard, Cameron; HU, Hailong et al.
2023In Frontiers in Materials, 10
Peer reviewed vérifié par ORBi
 

Documents


Texte intégral
FMATS23.pdf
Postprint Éditeur (22.84 MB)
Télécharger

Tous les documents dans ORBilu sont protégés par une licence d'utilisation.

Envoyer vers



Détails



Disciplines :
Sciences informatiques
Auteur, co-auteur :
Waghorne, Jack
Howard, Cameron
HU, Hailong  ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > PI Mauw
PANG, Jun  ;  University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Computer Science (DCS)
Peveler, William
Harris, Louise
Barrera, Olga
Co-auteurs externes :
yes
Langue du document :
Anglais
Titre :
The applicability of transperceptual and deep learning approaches to the study and mimicry of complex cartilaginous tissues
Date de publication/diffusion :
mai 2023
Titre du périodique :
Frontiers in Materials
eISSN :
2296-8016
Maison d'édition :
Frontiers Media S.A., Lausanne, Suisse
Volume/Tome :
10
Peer reviewed :
Peer reviewed vérifié par ORBi
Focus Area :
Computational Sciences
Disponible sur ORBilu :
depuis le 16 mai 2023

Statistiques


Nombre de vues
128 (dont 11 Unilu)
Nombre de téléchargements
52 (dont 5 Unilu)

citations Scopus®
 
2
citations Scopus®
sans auto-citations
1
citations OpenAlex
 
1
citations WoS
 
1

Bibliographie


Publications similaires



Contacter ORBilu