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

Rezultati

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

Naziv:	Computational framework for the evaluation of the composition and degradation state of metal heritage assets by deep learning
Autori:	R. Stoean; Nebojsa Bacanin ; C. Stoean; L. Ionescu; M. Atencia; G. Joya
Godina:	2023
Publikacija:	JOURNAL OF CULTURAL HERITAGE
ISSN:	1296-2074 Journal of Cultural Heritage Pretraži identifikator
Tip rezultata:	Naučni članak
Kolacija:	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
M-kategorija:	21M21 - Rad u vrhunskom međ. časopisu

6
SCOPUS^TM

4
WEB OF SCIENCE^TM

Alt metrika

Dimensions

Pronađi DOI

Pronalaženje DOI u servisu CrossRef-u na osnovu meta-podataka u zapisu. Prikazaće se DOI (i metapodaci) čiji se podaci najviše poklapaju. OPREZ - to ne mora biti ta publikacija.

Unpaywall

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.