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 Toward the balance between computational cost and model performance for the void detection of concrete-filled steel0tubular structure using one-dimensional Mel-frequency cepstral coefficients and Ensemble Machine Learning 基于一维Mel频率倒谱系数和集成机器学习的钢管混凝土结构孔隙检测计算成本与模型性能的平衡
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