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Dokumenttyp:
Zeitschriftenartikel / Journal Article
Titel:
dacl1k: Real-World Bridge Damage Dataset Putting Open-Source Data to the Test
Zeitschrift:
Engineering Applications of Artificial Intelligence
Jahrgang:
137
Heftnummer:
Part A
Jahr:
2023
Seiten von - bis:
109106
Sprache:
Englisch
ISSN:
1873-6769 ; 0952-1976
Article-ID:
109106
URL zum Inhalt:
URL zum Preprint:
Fakultät:
Fakultät für Bauingenieurwesen und Umweltwissenschaften
Institut:
BAU 4 - Institut für Konstruktiven Ingenieurbau
Professur:
Braml, Thomas
Open Access ja oder nein?:
Ja / Yes
Art der OA-Lizenz:
CC BY 4.0
URL zur Lizenz:
Sonstige Angaben:
Die Veröffentlichung wurde finanziell unterstützt durch die Universität der Bundeswehr München (Publish-and-Read-Vertrag). Veröffentlicht auf arXiv als preprint arXiv:2309.03763
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