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Well-Defined Networks from DGEBFThe Importance of Regioisomerism in Epoxy Resin Networks
Well-Defined Networks from DGEBFThe Importance of Regioisomerism in Epoxy Resin Networks
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Well-Defined Networks from DGEBFThe Importance of Regioisomerism in Epoxy Resin Networks

Knox, Stephen T ; Wright, Anthony ; Cameron, Colin ; Fairclough, John Patrick Anthony

Macromolecules, 2019-09, Vol.52 (18), p.6861-6867 [Periódico revisado por pares]

United States: American Chemical Society

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Temporal networks
Temporal networks
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Temporal networks

Holme, Petter ; Saramäki, Jari

Physics reports, 2012-10, Vol.519 (3), p.97-125 [Periódico revisado por pares]

Kidlington: Elsevier B.V

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3
Spatial networks
Spatial networks
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Spatial networks

BARTHELEMY, Marc

Physics reports, 2011-02, Vol.499 (1), p.1-101 [Periódico revisado por pares]

Kidlington: Elsevier B.V

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4
U.S. National PM2.5 Chemical Speciation Monitoring Networks-CSN and IMPROVE: Description of networks
U.S. National PM2.5 Chemical Speciation Monitoring Networks-CSN and IMPROVE: Description of networks
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U.S. National PM2.5 Chemical Speciation Monitoring Networks-CSN and IMPROVE: Description of networks

Solomon, Paul A. ; Crumpler, Dennis ; Flanagan, James B. ; Jayanty, R.K.M. ; Rickman, Ed E. ; McDade, Charles E.

Journal of the Air & Waste Management Association (1995), 2014-01, Vol.64 (12), p.1410-1438 [Periódico revisado por pares]

United States: Taylor & Francis

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Multilayer networks
Multilayer networks
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Multilayer networks

Kivela, M. ; Arenas, A. ; Barthelemy, M. ; Gleeson, J. P. ; Moreno, Y. ; Porter, M. A.

Journal of complex networks, 2014-09, Vol.2 (3), p.203-271

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Networks of networks – An introduction
Networks of networks – An introduction
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Networks of networks – An introduction

Kenett, Dror Y. ; Perc, Matjaž ; Boccaletti, Stefano

Chaos, solitons and fractals, 2015-11, Vol.80, p.1-6 [Periódico revisado por pares]

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7
Networks formed from interdependent networks
Networks formed from interdependent networks
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Networks formed from interdependent networks

Gao, Jianxi ; Buldyrev, Sergey V. ; Stanley, H. Eugene ; Havlin, Shlomo

Nature physics, 2012-01, Vol.8 (1), p.40-48 [Periódico revisado por pares]

London: Nature Publishing Group

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8
Urban road networks — spatial networks with universal geometric features?: A case study on Germany’s largest cities
Urban road networks — spatial networks with universal geometric features?: A case study on Germany’s largest cities
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Urban road networks — spatial networks with universal geometric features?: A case study on Germany’s largest cities

Chan, S. H. Y. ; Donner, R. V. ; Lämmer, S.

The European physical journal. B, Condensed matter physics, 2011-12, Vol.84 (4), p.563-577 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag

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9
Groundwater level forecasting with artificial neural networks: a comparison of long short-term memory (LSTM), convolutional neural networks (CNNs), and non-linear autoregressive networks with exogenous input (NARX)
Groundwater level forecasting with artificial neural networks: a comparison of long short-term memory (LSTM), convolutional neural networks (CNNs), and non-linear autoregressive networks with exogenous input (NARX)
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Groundwater level forecasting with artificial neural networks: a comparison of long short-term memory (LSTM), convolutional neural networks (CNNs), and non-linear autoregressive networks with exogenous input (NARX)

Wunsch, Andreas ; Liesch, Tanja ; Broda, Stefan

Hydrology and earth system sciences, 2021-04, Vol.25 (3), p.1671-1687 [Periódico revisado por pares]

Katlenburg-Lindau: Copernicus GmbH

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10
Quantum convolutional neural networks
Quantum convolutional neural networks
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Quantum convolutional neural networks

Cong, Iris ; Choi, Soonwon ; Lukin, Mikhail D.

Nature physics, 2019-12, Vol.15 (12), p.1273-1278 [Periódico revisado por pares]

London: Nature Publishing Group

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