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4 resultados encontrados.

Tipos de recurso: Libro electrónico Artículo Revista Tesis Capítulo
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High-fidelity machine learning models for predicting antibacterial effects of cerium oxide nanoparticles across bacterial strains
Artículo
Acceso abierto Artículo DOAJ
High-fidelity machine learning models for predicting antibacterial effects of cerium oxide nanoparticles across bacterial strains
Omar Almomani et al · Springer · 2026 · ISSN 2731-9229
Abstract The primary objective of this study is to develop and validate robust data-driven models for accurately predicting bacterial growth inhibition induced by cerium oxide nanoparticles across different bacterial str...
LCC LCC:Materials of engineering and construction. Mechanics of materialsIdioma eng
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Open Access
Disponible en línea Ficha bibliográfica
Online prediction algorithm for power data deviation extremes based on time series mining algorithm
Artículo
Acceso abierto Artículo DOAJ
Online prediction algorithm for power data deviation extremes based on time series mining algorithm
Guoyao Wu et al · Springer · 2026 · ISSN 2948-2992
Abstract The integration of large-scale distributed power sources complicates grid topology and intensifies spatiotemporal coupling in power data. This complicates the analysis of intrinsic correlations and makes predict...
LCC LCC:Electronic computers. Computer scienceIdioma eng
Acceso abiertoRuta libre sin proxy. Acceso recomendado cuando no hay suscripción activa.
Open Access
Disponible en línea Ficha bibliográfica
Physics guided explainable machine learning for shear capacity prediction of steel fiber reinforced concrete beams without stirrups
Artículo
Material complementario disponible Artículo DOAJ
Physics guided explainable machine learning for shear capacity prediction of steel fiber reinforced concrete beams without stirrups
Muhammad Zia Ul Haq et al · Springer · 2026 · ISSN 2948-1546
Abstract Accurate estimation of the shear capacity of steel fiber reinforced concrete (SFRC) beams without stirrups remains challenging because the response is governed by strongly coupled geometric, material, and reinfo...
LCC LCC:Engineering (General). Civil engineering (General)Idioma eng
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Material complementario
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Advanced physical modeling approaches for high-precision TCAD simulation of GaN HEMT power devices: a review
Artículo
Acceso abierto Artículo DOAJ
Advanced physical modeling approaches for high-precision TCAD simulation of GaN HEMT power devices: a review
Haocheng Zhao et al · Springer · 2026 · ISSN 2731-9229
Abstract High-electron-mobility transistors (HEMTs) based on wide bandgap (WBG) materials like gallium nitride (GaN) are vital for next-generation power electronics and high-frequency applications, offering high breakdow...
LCC LCC:Materials of engineering and construction. Mechanics of materialsIdioma eng
Acceso abiertoRuta libre sin proxy. Acceso recomendado cuando no hay suscripción activa.
Open Access
Disponible en línea Ficha bibliográfica