← Назад к работе
Работы, на которые ссылается эта работа
Работ: 47
Работа: Employing deep learning for predicting the thermal properties of water and nano-encapsulated phase change material
Machine learning: Trends, perspectives, and prospects
Michael I. Jordan, Tom M. Mitchell
Обзорная статья2015Цитирований: 11ABIMaterials challenges for aluminum ion based aqueous energy storage devices: Progress and prospects
Xiao Zheng, Cuiping Han, Chun‐Sing Lee +3
Статья2024Цитирований: 5ABIArtificial intelligence in medicine
AN Ramesh, C. Kambhampati, JRT Monson +1
Обзорная статья2004Цитирований: 3ABIEnergy harvesting feasibility from photovoltaic/thermal (PV/T) hybrid system with <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" altimg="si1.svg"><mml:mrow><mml:mi mathvariant="bold-italic">Ag</mml:mi><mml:mo linebreak="goodbreak" linebreakstyle="after">/</mml:mo><mml:mi mathvariant="bold-italic">C</mml:mi><mml:msub><mml:mi mathvariant="bold-italic">r</mml:mi><mml:mn>2</mml:mn></mml:msub><mml:msub><mml:mi mathvariant="bold-italic">O</mml:mi><mml:mn>3</mml:mn></mml:msub></mml:mrow></mml:math>-glycerol nanofluid optical filter
Mehran Hashemian, Samad Jafarmadar, Shahram Khalilarya +1
Статья2022Цитирований: 3ABIMachine learning and the physical sciences
Giuseppe Carleo, J. I. Cirac, K. Cranmer +5
Статья2019Цитирований: 2ABI