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 Recurrent neural network (RNN) and long short-term memory neural network (LSTM) based data-driven methods for identifying cohesive zone law parameters of nickel-modified carbon nanotube reinforced sintered nano-silver adhesives 基于递归神经网络（RNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）的数据驱动方法识别镍改性碳纳米管增强烧结纳米银粘合剂的内聚区规律参数
相关领域
材料科学
人工神经网络
循环神经网络
碳纳米管
镍
短时记忆
纳米-
期限（时间）
人工智能
复合材料
纳米技术
计算机科学
冶金
物理
量子力学
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