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Hovad, E.
7
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Artikel (Online) (4)
OpenAccess-Volltexte (3)
Sortierung: Relevanz
Sortierung: Jahr
?
1
Application of Mask R-CNN for lab-based X-ray diffraction c..:
Fang, H.
;
Hovad, E.
;
Zhang, Y.
.
Materials Characterization. 201 (2023) - p. 112983 , 2023
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
2
Deep learning for improving non-destructive grain mapping i..:
Fang, H.
;
Hovad, E.
;
Zhang, Y.
...
IUCrJ. 8 (2021) 5 - p. 719-731 , 2021
Link:
https://doi.org/10.1107/..
?
3
Simulating the DISAMATIC process using the discrete element..:
Hovad, E.
;
Spangenberg, J.
;
Larsen, P.
...
Powder Technology. 303 (2016) - p. 228-240 , 2016
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
4
Flow Dynamics of green sand in the DISAMATIC moulding proce..:
Hovad, E
;
Larsen, P
;
Walther, J H
..
IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 84 (2015) - p. 012023 , 2015
Link:
https://doi.org/10.1088/..
?
5
Application of Mask R-CNN for lab-based X-ray diffraction c..:
Fang, H
;
Hovad, E
;
Zhang, Y
.
https://orbit.dtu.dk/en/publications/3f7a3eb8-35f8-4e6f-ba5a-7e040ac459f0. , 2023
Link:
https://orbit.dtu.dk/en/..
?
6
Deep learning for improving non-destructive grain mapping i..:
Fang, H
;
Hovad, E
;
Zhang, Y
...
https://orbit.dtu.dk/en/publications/a3bdd70f-c37d-465b-a24e-0eef3cf6bf02. , 2021
Link:
https://orbit.dtu.dk/en/..
?
7
Deep learning for improving non-destructive grain mapping i..:
H. Fang
;
E. Hovad
;
Y. Zhang
...
http://scripts.iucr.org/cgi-bin/paper?S2052252521005480. , 2021
Link:
https://doi.org/10.1107/..
1-7