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1
Tungsten fuzz: Deposition effects and influence to fusion devices
Tungsten fuzz: Deposition effects and influence to fusion devices
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Tungsten fuzz: Deposition effects and influence to fusion devices

Kajita, Shin ; Yoshida, Naoaki ; Ohno, Noriyasu

Nuclear materials and energy, 2020-12, Vol.25, p.100828, Article 100828 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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2
Stochastic improvement of cyclic railway timetables
Stochastic improvement of cyclic railway timetables
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Stochastic improvement of cyclic railway timetables

Kroon, Leo ; Maróti, Gábor ; Helmrich, Mathijn Retel ; Vromans, Michiel ; Dekker, Rommert

Transportation research. Part B: methodological, 2008-07, Vol.42 (6), p.553-570 [Periódico revisado por pares]

Kidlington: Elsevier Ltd

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3
Data driven governing equations approximation using deep neural networks
Data driven governing equations approximation using deep neural networks
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Data driven governing equations approximation using deep neural networks

Qin, Tong ; Wu, Kailiang ; Xiu, Dongbin

Journal of computational physics, 2019-10, Vol.395, p.620-635 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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4
Experimental investigation on ammonia combustion behavior in a spark-ignition engine by means of laminar and turbulent expanding flames
Experimental investigation on ammonia combustion behavior in a spark-ignition engine by means of laminar and turbulent expanding flames
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Experimental investigation on ammonia combustion behavior in a spark-ignition engine by means of laminar and turbulent expanding flames

Lhuillier, Charles ; Brequigny, Pierre ; Contino, Francesco ; Mounaïm-Rousselle, Christine

Proceedings of the Combustion Institute, 2021-01, Vol.38 (4), p.5859-5868 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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5
Error estimation based on variance analysis of k-fold cross-validation
Error estimation based on variance analysis of k-fold cross-validation
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Error estimation based on variance analysis of k-fold cross-validation

Jiang, Gaoxia ; Wang, Wenjian

Pattern recognition, 2017-09, Vol.69, p.94-106 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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6
A deep learning based multitask model for network-wide traffic speed prediction
A deep learning based multitask model for network-wide traffic speed prediction
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A deep learning based multitask model for network-wide traffic speed prediction

Zhang, Kunpeng ; Zheng, Liang ; Liu, Zijian ; Jia, Ning

Neurocomputing (Amsterdam), 2020-07, Vol.396, p.438-450 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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7
Argon plasma immersion ion implantation of polystyrene films
Argon plasma immersion ion implantation of polystyrene films
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Argon plasma immersion ion implantation of polystyrene films

Kondyurin, A. ; Gan, B.K. ; Bilek, M.M.M. ; McKenzie, D.R. ; Mizuno, K. ; Wuhrer, R.

Nuclear instruments & methods in physics research. Section B, Beam interactions with materials and atoms, 2008-04, Vol.266 (7), p.1074-1084 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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8
Tungsten erosion under plasma heat loads typical for ITER type I ELMs and disruptions
Tungsten erosion under plasma heat loads typical for ITER type I ELMs and disruptions
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Tungsten erosion under plasma heat loads typical for ITER type I ELMs and disruptions

Garkusha, I.E. ; Bandura, A.N. ; Byrka, O.V. ; Chebotarev, V.V. ; Landman, I.S. ; Makhlaj, V.A. ; Marchenko, A.K. ; Solyakov, D.G. ; Tereshin, V.I. ; Trubchaninov, S.A. ; Tsarenko, A.V.

Journal of nuclear materials, 2005-03, Vol.337-339, p.707-711 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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9
Robust data-driven approach for predicting the configurational energy of high entropy alloys
Robust data-driven approach for predicting the configurational energy of high entropy alloys
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Robust data-driven approach for predicting the configurational energy of high entropy alloys

Zhang, Jiaxin ; Liu, Xianglin ; Bi, Sirui ; Yin, Junqi ; Zhang, Guannan ; Eisenbach, Markus

Materials & design, 2020-01, Vol.185 (C), p.108247, Article 108247 [Periódico revisado por pares]

United Kingdom: Elsevier Ltd

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10
Mitigating robust overfitting via self-residual-calibration regularization
Mitigating robust overfitting via self-residual-calibration regularization
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Mitigating robust overfitting via self-residual-calibration regularization

Liu, Hong ; Zhong, Zhun ; Sebe, Nicu ; Satoh, Shin'ichi

Artificial intelligence, 2023-04, Vol.317, p.103877, Article 103877 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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