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Class-controllable diffusion with mask generation for pavement distress detection
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In
Engineering applications of artificial intelligence 178(Part 2), Seiten/Artikel-Nr.:115113
2026
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2026-05979
DOI: 10.1016/j.engappai.2026.115113
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1037342/files/1037342.pdf
Einrichtungen
Projekte
- OAPKF - Open-Access-Publikation mit Unterstützung der RWTH Aachen University (021000-OAPKF) (021000-OAPKF)
- DFG project G:(GEPRIS)459436571 - Skalenübergreifende Modellierung und Charakterisierung des Haftverhaltens zwischen Bitumen und Gestein Phase II: Verwendung von Physik-informierten Neuronalen Netzen zur Vorhersage des Ermüdungsverhaltens von Asphalt (459436571) (459436571)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 004
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-105039154189
WOS Core Collection: WOS:001778930300001
Interne Identnummern
RWTH-2026-05979
Datensatz-ID: 1037342
Beteiligte Länder
Germany, Peoples R China
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; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Engineering, Computing and Technology ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; IF >= 5 ; JCR ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
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The record appears in these collections: |
| Typ | Amount | VAT | Currency | Share | Status | Cost centre |
| APC | 2652.00 | 185.64 | EUR | 96.82 % | (DEAL) | 021000-313410 |
| Other | 87.00 | 6.09 | EUR | 3.18 % | (DEAL) | 021000-313410 |
| Sum | 2739.00 | 191.73 | EUR | |||
| Total | 2930.73 |
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