Leveraging EBSD data for phase transformation product quantification in low carbon steels by deep learning - Université de Lorraine Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Leveraging EBSD data for phase transformation product quantification in low carbon steels by deep learning

Domaines

Matériaux
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03611998 , version 1 (17-03-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03611998 , version 1

Citer

S. Breumier, T Martinez Ostormujof, Nathalie Gey, L Germain, Bianca Frincu, et al.. Leveraging EBSD data for phase transformation product quantification in low carbon steels by deep learning. TMS 2022, Feb 2022, Anaheim, California, United States. ⟨hal-03611998⟩
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