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以深度學習方法預測造紙業之磨漿後游離度研究 = The Study fo...

國立高雄大學電機工程學系--半導體製造智能化技術產業碩士專班

以深度學習方法預測造紙業之磨漿後游離度研究 = The Study for Using Deep Learning for Post-Refining Freeness Prediction in the Paper Industry

Record Type:	Language materials, printed : monographic
Paralel Title:	The Study for Using Deep Learning for Post-Refining Freeness Prediction in the Paper Industry
Author:	黃亭嘉,
Secondary Intellectual Responsibility:	國立高雄大學
Place of Publication:	高雄市
Published:	國立高雄大學;
Year of Publication:	2025[民114]
Description:	ix,42葉圖,表 : 30公分;
Subject:	深度學習
Subject:	Deep Learning
Online resource:	https://handle.ncl.edu.tw/11296/fk3fqh
Notes:	114年12月10日公開
Notes:	參考書目: 葉42

以深度學習方法預測造紙業之磨漿後游離度研究 = The Study for Using Deep Learning for Post-Refining Freeness Prediction in the Paper Industry
黃, 亭嘉

以深度學習方法預測造紙業之磨漿後游離度研究 = The Study for Using Deep Learning for Post-Refining Freeness Prediction in the Paper Industry / 黃亭嘉撰 - 高雄市 : 國立高雄大學, 2025[民114]. - ix,42葉 ; 圖,表 ; 30公分.
114年12月10日公開參考書目: 葉42.
深度學習Deep Learning

以深度學習方法預測造紙業之磨漿後游離度研究 = The Study for Using Deep Learning for Post-Refining Freeness Prediction in the Paper Industry
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300 $a 參考書目: 葉42
314 $a 指導教授: 丁顥博士, 施明昌博士
328 $a 碩士論文--國立高雄大學電機工程學系-半導體製造智能化技術產業碩士專班
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610 0 $a 深度學習 $a 軟感測器 $a 磨漿 $a 游離度 $a 造紙業 $a 時間偏移
610 1 $a Deep Learning $a Soft Sensor $a Pulp Refining $a Freeness $a Paper Industry $a Time Lag $a Time Offset
681 $a 008M/0019 $b 542201 4404 $v 2007年版
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