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Sur l'utilisation du Machine Learning pour l'étude tribologique : du spectrogramme à la localisation de contact.
1 : Laboratoire de Mécanique, Multiphysique, Multiéchelle - UMR 9013
(LaMcube)
Centrale Lille, Université de Lille, Centre National de la Recherche Scientifique : UMR9013, Centre National de la Recherche Scientifique
Bâtiment Esprit, avenue Paul Langevin - 59655 Villeneuve dÁscq Cedex -
France
2 : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189
(CRIStAL)
Centrale Lille, Université de Lille, Centre National de la Recherche Scientifique
Université de Lille - Campus scientifique - Bâtiment ESPRIT - Avenue Henri Poincaré - 59655 Villeneuve d'Ascq -
France
| Type : | : | Résumé étendu (présentation orale ou poster) |
| Thématiques | : | MS1 - Ingéniérie Augmentée par les données, l’apprentissage et l’IA |
| Mots-Clés | : | Tribologie ; approche multi ; physique/multi ; modale ; Machine learning |
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