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2025 article

Deep learning-based prediction of hygrothermal environments in ancient tombs: A data-centric approach to preventive conservation

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Rattachement africain : cn, cl. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

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Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Deep learning-based prediction of hygrothermal environments in ancient tombs: A data-centric approach to preventive conservation
Date Crossref
01/11/2025
Éditeur
Elsevier BV
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

  • Southeast University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Ministry of Education pays non établi dans la notice
    Organisme public
  • School of Architecture pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Southeast University, Ministry of Education et School of Architecture.

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

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