Multiple phase flow identification using computational simulation and convolutional neural network
The Identification of gas-solid flow characterization in dense-phase pneumatic conveying particles is very important to a vast area of industrial fields such as chemical and pharmaceutical industries since a slight change in flow characteristics results in a completely different product. The motion...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Helmy, Mohamed Tawfik Ibrahim |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/93119/1/MohamedTawfikIbrahimMSKE2020.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Bird species identification using spectrograms and convolutional neural networks
بواسطة: Saad, Aymen
منشور في: (2020) -
Convolutional neural networks for face recognition and finger-vein biometric identification
بواسطة: Ahmad Radzi, Syafeeza
منشور في: (2014) -
Convolution and max pooling layer accelerator for convolutional neural network
بواسطة: Goh, Jinn Chyn
منشور في: (2020) -
Spectral domain convolutional neural network optimized for computational workload and memory access cost
بواسطة: Rizvi, Shahriyar Masud
منشور في: (2023) -
Video annotation using convolution neural network
بواسطة: Wan Abd. Kadir, Wan Zahiruddin
منشور في: (2018)