Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: "Machine Learning"
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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1318776686 |
| Titel | Silica sources for arsenic mitigation in rice: machine learning-based predictive modeling and risk assessment / by Rubina Khanam, Amaresh Kumar Nayak, Pedda Ghouse Peera Sheikh Kulsum, Jajati Mandal, Mohammad Shahid, Rahul Tripathy, Pratap Bhattacharyya, Panneer Selvam, Sushmita Munda, Sivashankari Manickam, Manish Debnath, Raghavendra Goud Bandaru |
| Person(en) |
Khanam, Rubina (Verfasser) Nayak, Amaresh Kumar (Verfasser) Kulsum, Pedda Ghouse Peera Sheikh (Verfasser) Mandal, Jajati (Verfasser) Shahid, Mohammad (Verfasser) Tripathy, Rahul (Verfasser) Bhattacharyya, Pratap (Verfasser) Selvam, Panneer (Verfasser) Munda, Sushmita (Verfasser) Manickam, Sivashankari (Verfasser) Debnath, Manish (Verfasser) Bandaru, Raghavendra Goud (Verfasser) |
| Organisation(en) | SpringerLink (Online service) (Sonstige) |
| Umfang/Format | 1 Online-Ressource. |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:101:1-2024020907564676237642 DOI: 10.1007/s11356-023-30339-5 |
| URL | https://doi.org/10.1007/s11356-023-30339-5 |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2023 |
| DDC-Notation | 633.1 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Beziehungen | Enthalten in: Environmental science and pollution research (Bd. 30, 18.10.2023, Nr. 53, date:11.2023: 113660-113673) |
| Sachgruppe(n) | 630 Landwirtschaft, Veterinärmedizin |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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