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Accès ouvert déclaré 2024 conference-paper

Deep learning 3D-mineral liberation analysis with micro-X-ray fluorescence, micro-computed tomography, and deep learning segmentation

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7Institutions déclarées
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Rattachement africain : au. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Deep learning 3D-mineral liberation analysis with micro-X-ray fluorescence, micro-computed tomography, and deep learning segmentation
Date Crossref
01/01/2024
Éditeur
EDP Sciences
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • University of Technology Sydney pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • UNSW Sydney pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Mark Wainwright Analytical Centre pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation pays non établi dans la notice
    Organisme public
  • Mineral Resources pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Australian Resources Research Centre pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Department of Mines and Petroleum pays non établi dans la notice
    Organisme public
  • University of New South Wales Mark Wainwright Analytical Centre (MWAC) pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • WA School of Mines: Minerals pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

University of Technology Sydney, UNSW Sydney et Mark Wainwright Analytical Centre, avec 6 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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