Unveiling the effect of composition on nuclear waste immobilization glasses’ durability by nonparametric machine learning

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Link zu diesem Datensatz	https://d-nb.info/1334258651
Titel	Unveiling the effect of composition on nuclear waste immobilization glasses’ durability by nonparametric machine learning / by Yu Song, Xiaonan Lu, Kaixin Wang, Joseph V. Ryan, Morten M. Smedskjaer, John D. Vienna, Mathieu Bauchy
Person(en)	Song, Yu (Verfasser) Lu, Xiaonan (Verfasser) Wang, Kaixin (Verfasser) Ryan, Joseph V. (Verfasser) Smedskjaer, Morten M. (Verfasser) Vienna, John D. (Verfasser) Bauchy, Mathieu (Verfasser)
Organisation(en)	SpringerLink (Online service) (Sonstige)
Umfang/Format	1 Online-Ressource.
Persistent Identifier	URN: urn:nbn:de:101:1-2406272110533.421697127799 DOI: 10.1038/s41529-024-00458-6
URL	https://doi.org/10.1038/s41529-024-00458-6
Zeitliche Einordnung	Erscheinungsdatum: 2024
DDC-Notation	621.48 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sprache(n)	Englisch (eng)
Beziehungen	Enthalten in: npj Materials degradation (Bd. 8, 15.4.2024, Nr. 1, date:12.2024: 1-11)
Sachgruppe(n)	620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau

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