Artykuły w czasopismach na temat „FZG machine”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „FZG machine”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Höhn, B. R., i H. Winter. "Laboratories at work: Institute for machine elements, Gear Research Centre (FZG)". Tribotest 3, nr 3 (marzec 1997): 325–40. http://dx.doi.org/10.1002/tt.3020030306.
Pełny tekst źródłaHargreaves, D. J., i Anton Planitz. "Assessing the energy efficiency of gear oils via the FZG test machine". Tribology International 42, nr 6 (czerwiec 2009): 918–25. http://dx.doi.org/10.1016/j.triboint.2008.12.016.
Pełny tekst źródłaWinter, H. "Integrating Universities and Industry—A German Approach". Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Management and engineering manufacture 202, nr 1 (luty 1988): 9–17. http://dx.doi.org/10.1243/pime_proc_1988_202_041_02.
Pełny tekst źródłaMassocchi, Davide, Marco Lattuada, Steven Chatterton i Paolo Pennacchi. "SRV Method: Lubricating Oil Screening Test for FZG". Machines 10, nr 8 (28.07.2022): 621. http://dx.doi.org/10.3390/machines10080621.
Pełny tekst źródłaAyel, J., Y. Kraus i J. P. Michel. "Séverisation de l'essai de capacité de charge des lubrifiants sur machine a engrenages FZG". Revue de l'Institut Français du Pétrole 40, nr 6 (listopad 1985): 831–42. http://dx.doi.org/10.2516/ogst:1985049.
Pełny tekst źródłaDurand de Gevigney, J., C. Changenet, F. Ville i P. Velex. "Thermal modelling of a back-to-back gearbox test machine: Application to the FZG test rig". Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part J: Journal of Engineering Tribology 226, nr 6 (16.01.2012): 501–15. http://dx.doi.org/10.1177/1350650111433243.
Pełny tekst źródłaTao, J., T. G. Hughes, H. P. Evans, R. W. Snidle, N. A. Hopkinson, M. Talks i J. M. Starbuck. "Elastohydrodynamic Lubrication Analysis of Gear Tooth Surfaces From Micropitting Tests". Journal of Tribology 125, nr 2 (19.03.2003): 267–74. http://dx.doi.org/10.1115/1.1510881.
Pełny tekst źródłaHlebanja, Gorazd. "Gradual development of S-shaped gears". MATEC Web of Conferences 366 (2022): 01001. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/202236601001.
Pełny tekst źródłaArri, Harwant Singh, Ramandeep Singh, Sudan Jha, Deepak Prashar, Gyanendra Prasad Joshi i Ill Chul Doo. "Optimized Task Group Aggregation-Based Overflow Handling on Fog Computing Environment Using Neural Computing". Mathematics 9, nr 19 (7.10.2021): 2522. http://dx.doi.org/10.3390/math9192522.
Pełny tekst źródłaAlalibo, Belema P., Bing Ji i Wenping Cao. "Short Circuit and Broken Rotor Faults Severity Discrimination in Induction Machines Using Non-invasive Optical Fiber Technology". Energies 15, nr 2 (14.01.2022): 577. http://dx.doi.org/10.3390/en15020577.
Pełny tekst źródłaLim, Jongbeom. "Scalable Fog Computing Orchestration for Reliable Cloud Task Scheduling". Applied Sciences 11, nr 22 (19.11.2021): 10996. http://dx.doi.org/10.3390/app112210996.
Pełny tekst źródłaZenkert, Johannes, Christian Weber, Mareike Dornhöfer, Hasan Abu-Rasheed i Madjid Fathi. "Knowledge Integration in Smart Factories". Encyclopedia 1, nr 3 (16.08.2021): 792–811. http://dx.doi.org/10.3390/encyclopedia1030061.
Pełny tekst źródłaXin, Si Jin, i Zhen Tong. "Vibration Fatigue Test Based on Fiber Bragg Grating Sensors and HHT". Applied Mechanics and Materials 328 (czerwiec 2013): 193–97. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.328.193.
Pełny tekst źródłaPramuhadi, Gatot, Zavira Mega Ayu, Muhammad Haikal Kusdian, Riza Fahri, Raesa Firdiansyah Pratama i Anik Rahayu. "Pengabut Semprot Bergerak untuk Pemberantasan Hama Kelapa Sawit". Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia 27, nr 4 (21.09.2022): 481–87. http://dx.doi.org/10.18343/jipi.27.4.487.
Pełny tekst źródłaRouvinen, A., T. Lehtinen i P. Korkealaakso. "Container Gantry Crane Simulator for Operator Training". Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part K: Journal of Multi-body Dynamics 219, nr 4 (1.12.2005): 325–36. http://dx.doi.org/10.1243/146441905x63322.
Pełny tekst źródłaCao, Wenping, Belema P. Alalibo, Bing Ji, Xiangping Chen i Cungang Hu. "Optical FBG-T Based Fault Detection Technique for EV Induction Machines". Journal of Physics: Conference Series 2195, nr 1 (1.02.2022): 012045. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2195/1/012045.
Pełny tekst źródłaLipow, Gar W. "Shutting Down the Fog Machine". Review of Radical Political Economics 47, nr 2 (20.01.2015): 231–42. http://dx.doi.org/10.1177/0486613414555106.
Pełny tekst źródłaYasniy, Oleh, Iryna Didych i Yuri Lapusta. "PREDICTION OF FATIGUE CRACK GROWTH DIAGRAMS BY METHODS OF MACHINE LEARNING UNDER CONSTANT AMPLITUDE LOADING". Acta Metallurgica Slovaca 26, nr 1 (19.03.2020): 31–33. http://dx.doi.org/10.36547/ams.26.1.346.
Pełny tekst źródłaJuraszek, Janusz. "Application of fiber optic FBG techniques in analysis of strain in engineering machines". New Trends in Production Engineering 2, nr 1 (1.10.2019): 480–85. http://dx.doi.org/10.2478/ntpe-2019-0051.
Pełny tekst źródłaTag, Paul M., i James E. Peak. "Machine Learning of Maritime Fog Forecast Rules". Journal of Applied Meteorology 35, nr 5 (maj 1996): 714–24. http://dx.doi.org/10.1175/1520-0450(1996)035<0714:mlomff>2.0.co;2.
Pełny tekst źródłaLiu, Zhaohui, Yongjiang He, Chao Wang i Runze Song. "Analysis of the Influence of Foggy Weather Environment on the Detection Effect of Machine Vision Obstacles". Sensors 20, nr 2 (8.01.2020): 349. http://dx.doi.org/10.3390/s20020349.
Pełny tekst źródłaBehroozi-Khazaei, Nasser, Jalal Khodaei i Ahmad Banakar. "Applied linear discriminant analysis and artificial neural network for sorting dried figs based on texture properties". Acta Scientiarum Polonorum Technica Agraria 12, nr 3-4 (31.12.2013): 3–15. http://dx.doi.org/10.24326/aspta.2013.3-4.1.
Pełny tekst źródłaAzarkasb, Seyed Omid, i Seyed Hossein Khasteh. "Advancing Intrusion Detection in Fog Computing: Unveiling the Power of Support Vector Machines for Robust Protection of Fog Nodes against XSS and SQL Injection Attacks". Journal of Engineering Research and Reports 25, nr 3 (5.06.2023): 59–84. http://dx.doi.org/10.9734/jerr/2023/v25i3892.
Pełny tekst źródłaMoura, Leonel. "Notes on a New Kind of Art". Matlit Revista do Programa de Doutoramento em Materialidades da Literatura 3, nr 1 (28.10.2015): 185–94. http://dx.doi.org/10.14195/2182-8830_3-1_11.
Pełny tekst źródłaTomer, Vikas, i Sachin Sharma. "Detecting IoT Attacks Using an Ensemble Machine Learning Model". Future Internet 14, nr 4 (24.03.2022): 102. http://dx.doi.org/10.3390/fi14040102.
Pełny tekst źródłaBemani, Ali, i Niclas Björsell. "Aggregation Strategy on Federated Machine Learning Algorithm for Collaborative Predictive Maintenance". Sensors 22, nr 16 (19.08.2022): 6252. http://dx.doi.org/10.3390/s22166252.
Pełny tekst źródłaPowell, Gareth L. "Utility Fog". Engineer 302, nr 7935 (kwiecień 2022): 32. http://dx.doi.org/10.12968/s0013-7758(22)90208-9.
Pełny tekst źródłaZhuravleva, Larisa Anatolievna, i Van Thuan Nguyen. "Experimental and theoretical studies of the system “irrigation rate – soil –sprinkling machine”". Agrarian Scientific Journal, nr 10 (17.11.2021): 103–7. http://dx.doi.org/10.28983/asj.y2021i10pp103-107.
Pełny tekst źródłaVitz, Ed, i Kenneth S. Lyle. "Fog Machines, Vapors, and Phase Diagrams". Journal of Chemical Education 85, nr 10 (październik 2008): 1385. http://dx.doi.org/10.1021/ed085p1385.
Pełny tekst źródłaJeong, Su Young, Wook Kim, Byung Hyun Byun, Chang-Bae Kong, Won Seok Song, Ilhan Lim, Sang Moo Lim i Sang-Keun Woo. "Prediction of Chemotherapy Response of Osteosarcoma Using Baseline 18F-FDG Textural Features Machine Learning Approaches with PCA". Contrast Media & Molecular Imaging 2019 (24.07.2019): 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2019/3515080.
Pełny tekst źródłaH, Sabireen, i Neelanarayanan Venkataraman. "Proactive Fault Prediction of Fog Devices Using LSTM-CRP Conceptual Framework for IoT Applications". Sensors 23, nr 6 (8.03.2023): 2913. http://dx.doi.org/10.3390/s23062913.
Pełny tekst źródłaSamuel, Urang Awajionyi, i Onuodu, Friday Eleonu. "Predictive Analysis of Mental Fog Using Machine Learning". IJARCCE 9, nr 1 (30.01.2020): 191–96. http://dx.doi.org/10.17148/ijarcce.2020.9137.
Pełny tekst źródłaSamann, Fady Esmat Fathel, Adnan Mohsin Abdulazeez i Shavan Askar. "Fog Computing Based on Machine Learning: A Review". International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM) 15, nr 12 (18.06.2021): 21. http://dx.doi.org/10.3991/ijim.v15i12.21313.
Pełny tekst źródłaShi, Xinghua, i Taekjip Ha. "Seeing a molecular machine self-renew: Fig. 1." Proceedings of the National Academy of Sciences 108, nr 9 (16.02.2011): 3459–60. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1100150108.
Pełny tekst źródłaZaharia, George-Eduard, Tiberiu-Alex-Irinel Şoşea, Radu-Ioan Ciobanu i Ciprian Dobre. "Machine learning-Based traffic offloading in fog networks". Simulation Modelling Practice and Theory 101 (maj 2020): 102045. http://dx.doi.org/10.1016/j.simpat.2019.102045.
Pełny tekst źródłaZhou, Zude, Jianmin Hu, Quan Liu, Ping Lou, Junwei Yan i Wenfeng Li. "Fog Computing-Based Cyber-Physical Machine Tool System". IEEE Access 6 (2018): 44580–90. http://dx.doi.org/10.1109/access.2018.2863258.
Pełny tekst źródłaAn, Xingshuo, Xianwei Zhou, Xing Lü, Fuhong Lin i Lei Yang. "Sample Selected Extreme Learning Machine Based Intrusion Detection in Fog Computing and MEC". Wireless Communications and Mobile Computing 2018 (2018): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2018/7472095.
Pełny tekst źródłaXiao, Zhen Gang, i Carlo Menon. "A Review of Force Myography Research and Development". Sensors 19, nr 20 (20.10.2019): 4557. http://dx.doi.org/10.3390/s19204557.
Pełny tekst źródłaZaoui, Chaimae, Faouzia Benabbou i Abdelaziz Ettaoufik. "Edge-Fog-Cloud Data Analysis for eHealth-IoT". International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 19, nr 07 (13.06.2023): 184–99. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v19i07.38903.
Pełny tekst źródłaBorzì, Luigi, Ivan Mazzetta, Alessandro Zampogna, Antonio Suppa, Gabriella Olmo i Fernanda Irrera. "Prediction of Freezing of Gait in Parkinson’s Disease Using Wearables and Machine Learning". Sensors 21, nr 2 (17.01.2021): 614. http://dx.doi.org/10.3390/s21020614.
Pełny tekst źródłaBhatt, Chintan, i C. K. Bhensdadia. "Fog Computing". International Journal of Grid and High Performance Computing 9, nr 4 (październik 2017): 105–13. http://dx.doi.org/10.4018/ijghpc.2017100107.
Pełny tekst źródłaGuan, Wei, Haolin Chen, Xuewei Li, Haijian Li i Xin You. "Study on the Influence of Connected Vehicle Fog Warning Systems on Driving Behavior and Safety". Journal of Advanced Transportation 2022 (30.04.2022): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8436388.
Pełny tekst źródłaAhanger, Tariq Ahamed, Usman Tariq, Atef Ibrahim, Imdad Ullah, Yassine Bouteraa i Fayez Gebali. "Securing IoT-Empowered Fog Computing Systems: Machine Learning Perspective". Mathematics 10, nr 8 (14.04.2022): 1298. http://dx.doi.org/10.3390/math10081298.
Pełny tekst źródłaBartok, Juraj, Peter Šišan, Lukáš Ivica, Ivana Bartoková, Irina Malkin Ondík i Ladislav Gaál. "Machine Learning-Based Fog Nowcasting for Aviation with the Aid of Camera Observations". Atmosphere 13, nr 10 (14.10.2022): 1684. http://dx.doi.org/10.3390/atmos13101684.
Pełny tekst źródłaYu, Dongmin, Zimeng Ma i Rijun Wang. "Efficient Smart Grid Load Balancing via Fog and Cloud Computing". Mathematical Problems in Engineering 2022 (17.05.2022): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3151249.
Pełny tekst źródłaReches, Tal, Moria Dagan, Talia Herman, Eran Gazit, Natalia A. Gouskova, Nir Giladi, Brad Manor i Jeffrey M. Hausdorff. "Using Wearable Sensors and Machine Learning to Automatically Detect Freezing of Gait during a FOG-Provoking Test". Sensors 20, nr 16 (10.08.2020): 4474. http://dx.doi.org/10.3390/s20164474.
Pełny tekst źródłaJansi Rani, S., Dr Selvakani i K. Vasumathi. "Improvement and Survey of Fog Computing Using Encryption". YMER Digital 21, nr 05 (28.05.2022): 1254–64. http://dx.doi.org/10.37896/ymer21.05/d9.
Pełny tekst źródłaAkinin, K. P., i V. G. Kireyev. "TWO- DEGREE-OF-FREEDOM ELECTRIC MACHINE AND ITS OPERATION MODES". Praci Institutu elektrodinamiki Nacionalanoi akademii nauk Ukraini 2023, nr 65 (28.08.2023): 145–54. http://dx.doi.org/10.15407/publishing2023.65.145.
Pełny tekst źródłaFitriyani, Norma Latif, Muhammad Syafrudin, Siti Maghfirotul Ulyah, Ganjar Alfian, Syifa Latif Qolbiyani i Muhammad Anshari. "A Comprehensive Analysis of Chinese, Japanese, Korean, US-PIMA Indian, and Trinidadian Screening Scores for Diabetes Risk Assessment and Prediction". Mathematics 10, nr 21 (30.10.2022): 4027. http://dx.doi.org/10.3390/math10214027.
Pełny tekst źródłaShang, Qiufeng, i Wenjie Qin. "Fiber Bragg Grating Dynamic Calibration Based on Online Sequential Extreme Learning Machine". Sensors 20, nr 7 (26.03.2020): 1840. http://dx.doi.org/10.3390/s20071840.
Pełny tekst źródła