Washington State University, Pullman, WA, USA;
机译:基于机器学习的3D可打印生物链接设计策略:弹性模量和产量应力决定可印刷性
机译:通过组成设计改善生物柴油的CFPP性能:基于不同机器学习算法的智能原料选择策略
机译:通过机器学习的高性能铜合金的面向属性的设计策略
机译:将设计值分配给机器应力额定木材的四个“次要”属性
机译:等级南方松材的次要特性
机译:在建筑性能模拟软件中分配稳健的默认值以改善建筑设计初期的决策能力
机译:在将特定名称分配给简单元素的此类功能的权宜之计,如确定的物理属性;凭借力学中新术语的建议;通过对电压移动的机器的调查说明,以及在蒸汽机上的一些观察结果
机译:视觉分级木材的力学性能。第7卷(小)南方松,黄松,红松