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Accès ouvert déclaré 2026 preprint

Proposal of a novel deep learning-driven framework for quantitative investigation of parameter-process-quality relationships in wire laser directed energy deposition

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6Institutions déclarées
3Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : gb, hk, cn. 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
Proposal of a novel deep learning-driven framework for quantitative investigation of parameter-process-quality relationships in wire laser directed energy deposition
Date Crossref
01/01/2026
Éditeur
Elsevier BV
Type
posted-content

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 Huddersfield pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Edinburgh College pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of Edinburgh pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • City University of Hong Kong pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Zhejiang University of Technology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of Nottingham pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

University of Huddersfield, Edinburgh College et University of Edinburgh, avec 3 autres affiliations.

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

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