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    Predicting the sorption efficiency of heavy metal based on the biochar characteristics, metal sources, and environmental conditions using various novel hybrid machine learning models.
    Ke, B ; Nguyen, H ; et al.
    In: Chemosphere, Jg. 276 (2021-08-01), S. 130204
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Heavy metals prediction in coastal marine sediments using hybridized machine learning models with metaheuristic optimization algorithm.
    Yaseen, Zaher Mundher ; Melini Wan Mohtar, Wan Hanna ; et al.
    In: Chemosphere, Jg. 352 (2024-03-15), S. N.PAG
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    Ensemble meta machine learning for predicting the adsorption of anionic and cationic dyes from aqueous solutions using Polymer/graphene/clay/MgFeAl-LTH nanocomposite.
    BinMakhashen, Galal M. ; Bahadi, Salem A. ; et al.
    In: Chemosphere, Jg. 349 (2024-02-01), S. N.PAG
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
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    A machine learning model for predicting PM2.5 and nitrate concentrations based on long-term water-soluble inorganic salts datasets at a road site station
    Chen, Ho-Wen ; Chen, Sheng-Chieh ; et al.
    In: Chemosphere, Jg. 289 (2022-02-01), S. 133123-133123
    Online unknown
    Zugriff:
    View record in OpenAIRE (Volltext)
    Wie komme ich dran?
  5. Detailansicht für Treffer 5 öffnen
    Predicting the sorption efficiency of heavy metal based on the biochar characteristics, metal sources, and environmental conditions using various novel hybrid machine learning models
    Moayedi, Hossein ; Nguyen, Hoang ; et al.
    In: Chemosphere, Jg. 276 (2020-12-12)
    Online unknown
    Zugriff:
    View record in OpenAIRE (Volltext)
    Wie komme ich dran?
xs 0 - 576
sm 576 - 768
md 768 - 992
lg 992 - 1200
xl 1200 - 1366
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