Maintenance prédictive en centrale nucléaire : l’enjeu de la crédibilité des données lors de l’apprentissage du système prédictif - Université Polytechnique des Hauts-de-France Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Maintenance prédictive en centrale nucléaire : l’enjeu de la crédibilité des données lors de l’apprentissage du système prédictif

Résumé

présentation : http://gt-s3.cran.univ-lorraine.fr/doc/2023_06_Ascone.pdf résumé : https://sagip2023.sciencesconf.org/454072/document
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Dates et versions

hal-04243637 , version 1 (16-10-2023)

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Identifiants

  • HAL Id : hal-04243637 , version 1

Citer

Corentin Ascone, Benjamin Verhaeghe, Frédéric Vanderhaegen. Maintenance prédictive en centrale nucléaire : l’enjeu de la crédibilité des données lors de l’apprentissage du système prédictif. 1er Congrès Annuel de la SAGIP, SAGIP, Jun 2023, Marseille, France. ⟨hal-04243637⟩
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