Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseскороОткрытый API экосистемы
Латиница
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 50

Работа: Neural network and experimental thermodynamics study of YCrO3-δ for efficient solar thermochemical hydrogen production

  1. Learning representations by back-propagating errors

    David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton, Ronald J. Williams

    Статья1986Цитирований: 15
    ABI
  2. Perovskite oxides – a review on a versatile material class for solar-to-fuel conversion processes

    Markus Kubicek, Alexander H. Bork, Jennifer L. M. Rupp

    Обзорная статья2017Цитирований: 9
    ABI
  3. Machine learning for molecular and materials science

    Keith T. Butler, Daniel W. Davies, Hugh Cartwright +2

    Обзорная статья2018Цитирований: 4
    ABI
  4. Concentrating solar thermal power and thermochemical fuels

    Manuel Romero, Aldo Steinfeld

    Статья2012Цитирований: 3
    ABI
  5. Research opportunities to advance solar energy utilization

    Nathan S. Lewis

    Обзорная статья2016Цитирований: 3
    ABI
  6. Overview of Artificial Neural Networks

    Jinming Zou, Yi Han, Sung‐Sau So

    Обзорная статья2008Цитирований: 2
    ABI
  7. Без названия

    ДругоеЦитирований: 2
    ABI
  8. Oxygen exchange materials for solar thermochemical splitting of H2O and CO2: a review

    Jonathan R. Scheffe, Aldo Steinfeld

    Обзорная статья2014Цитирований: 2
    ABI
  9. Efficient Generation of H <sub>2</sub> by Splitting Water with an Isothermal Redox Cycle

    Christopher L. Muhich, Brian Evanko, Kayla C. Weston +5

    Статья2013Цитирований: 2
    ABI
  10. Materials design of perovskite solid solutions for thermochemical applications

    Josua Vieten, Brendan Bulfin, Patrick Huck +7

    Статья2019Цитирований: 2
    ABI