Computational framework for the evaluation of the composition and degradation state of metal heritage assets by deep learning

R. Stoean; Nebojsa Bacanin; C. Stoean; L. Ionescu; M. Atencia; G. Joya

Резултати

еНаука > Резултати > Computational framework for the evaluation of the composition and degradation state of metal heritage assets by deep learning

Назив:	Computational framework for the evaluation of the composition and degradation state of metal heritage assets by deep learning
Аутори:	R. Stoean; Nebojsa Bacanin ; C. Stoean; L. Ionescu; M. Atencia; G. Joya
Година:	2023
Публикација:	JOURNAL OF CULTURAL HERITAGE
ISSN:	1296-2074 Journal of Cultural Heritage Претражи идентификатор
Тип резултата:	Научни чланак
Колација:	vol. 64 str. 198-206
DOI:	10.1016/j.culher.2023.10.007
WoS-ID:	001104583000001
Scopus-ID:	2-s2.0-85174494188
URI:	https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S129620742300198X http://ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/2/10034 https://enauka.gov.rs/handle/123456789/924479
М-категорија:	21M21 - Рад у врхунском међ. часопису

6
SCOPUS^TM

4
WEB OF SCIENCE^TM

Алт метрика

Dimensions

Пронађи DOI

Проналажење DOI у сервису CrossRef-у на основу мета-података у запису. Приказаће се DOI (и метаподаци) чији се подаци највише поклапају. ОПРЕЗ - то не мора бити та публикација.

Unpaywall

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.