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Optimization of fused deposition modeling process parameters: a review of current research and future prospects
Optimization of fused deposition modeling process parameters: a review of current research and future prospects
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Optimization of fused deposition modeling process parameters: a review of current research and future prospects

Mohamed, Omar A. ; Masood, Syed H. ; Bhowmik, Jahar L.

Advances in manufacturing, 2015-03, Vol.3 (1), p.42-53 [Periódico revisado por pares]

Heidelberg: Shanghai University

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Data-driven prognostic method based on Bayesian approaches for direct remaining useful life prediction
Data-driven prognostic method based on Bayesian approaches for direct remaining useful life prediction
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Data-driven prognostic method based on Bayesian approaches for direct remaining useful life prediction

Mosallam, A. ; Medjaher, K. ; Zerhouni, N.

Journal of intelligent manufacturing, 2016-10, Vol.27 (5), p.1037-1048 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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Machine learning in continuous casting of steel: a state-of-the-art survey
Machine learning in continuous casting of steel: a state-of-the-art survey
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Machine learning in continuous casting of steel: a state-of-the-art survey

Cemernek, David ; Cemernek, Sandra ; Gursch, Heimo ; Pandeshwar, Ashwini ; Leitner, Thomas ; Berger, Matthias ; Klösch, Gerald ; Kern, Roman

Journal of intelligent manufacturing, 2022-08, Vol.33 (6), p.1561-1579 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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Artificial bee colony algorithm for large-scale problems and engineering design optimization
Artificial bee colony algorithm for large-scale problems and engineering design optimization
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Artificial bee colony algorithm for large-scale problems and engineering design optimization

Akay, Bahriye ; Karaboga, Dervis

Journal of intelligent manufacturing, 2012-08, Vol.23 (4), p.1001-1014 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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15
On industrial learning and training for the factories of the future: a conceptual, cognitive and technology framework
On industrial learning and training for the factories of the future: a conceptual, cognitive and technology framework
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On industrial learning and training for the factories of the future: a conceptual, cognitive and technology framework

Mavrikios, D. ; Papakostas, N. ; Mourtzis, D. ; Chryssolouris, G.

Journal of intelligent manufacturing, 2013-06, Vol.24 (3), p.473-485 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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Multiobjective evolutionary algorithm for manufacturing scheduling problems: state-of-the-art survey
Multiobjective evolutionary algorithm for manufacturing scheduling problems: state-of-the-art survey
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Multiobjective evolutionary algorithm for manufacturing scheduling problems: state-of-the-art survey

Gen, Mitsuo ; Lin, Lin

Journal of intelligent manufacturing, 2014-10, Vol.25 (5), p.849-866 [Periódico revisado por pares]

Boston: Springer US

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Designing an adaptive production control system using reinforcement learning
Designing an adaptive production control system using reinforcement learning
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Designing an adaptive production control system using reinforcement learning

Kuhnle, Andreas ; Kaiser, Jan-Philipp ; Theiß, Felix ; Stricker, Nicole ; Lanza, Gisela

Journal of intelligent manufacturing, 2021-03, Vol.32 (3), p.855-876 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: Springer US

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Artificial intelligence for automatic prediction of required surface roughness by monitoring wear on face mill teeth
Artificial intelligence for automatic prediction of required surface roughness by monitoring wear on face mill teeth
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Artificial intelligence for automatic prediction of required surface roughness by monitoring wear on face mill teeth

Pimenov, D. Yu ; Bustillo, A. ; Mikolajczyk, T.

Journal of intelligent manufacturing, 2018-06, Vol.29 (5), p.1045-1061 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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Pitfalls and protocols of data science in manufacturing practice
Pitfalls and protocols of data science in manufacturing practice
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Pitfalls and protocols of data science in manufacturing practice

Lee, Chia-Yen ; Chien, Chen-Fu

Journal of intelligent manufacturing, 2022-06, Vol.33 (5), p.1189-1207 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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A comparison of dimension reduction techniques for support vector machine modeling of multi-parameter manufacturing quality prediction
A comparison of dimension reduction techniques for support vector machine modeling of multi-parameter manufacturing quality prediction
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A comparison of dimension reduction techniques for support vector machine modeling of multi-parameter manufacturing quality prediction

Bai, Yun ; Sun, Zhenzhong ; Zeng, Bo ; Long, Jianyu ; Li, Lin ; de Oliveira, José Valente ; Li, Chuan

Journal of intelligent manufacturing, 2019-06, Vol.30 (5), p.2245-2256 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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