0
  • DE
  • EN
  • FR
  • Internationale Datenbank und Galerie für Ingenieurbauwerke

Anzeige

Automated fault detection and diagnosis of chiller water plants based on convolutional neural network and knowledge distillation

Autor(en): ORCID
ORCID

Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Building and Environment, , v. 245
Seite(n): 110885
DOI: 10.1016/j.buildenv.2023.110885
Structurae kann Ihnen derzeit diese Veröffentlichung nicht im Volltext zur Verfügung stellen. Der Volltext ist beim Verlag erhältlich über die DOI: 10.1016/j.buildenv.2023.110885.
  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10745212
  • Veröffentlicht am:
    28.10.2023
  • Geändert am:
    28.10.2023
 
Structurae kooperiert mit
International Association for Bridge and Structural Engineering (IABSE)
e-mosty Magazine
e-BrIM Magazine