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Refinado por: Biblioteca: FZEA - Fac. Zoot. Eng. de Alimentos remover assunto: REDES NEURAIS remover
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Machine learning approaches for prediction of the compressive strength of alkali activated termite mound soil
Machine learning approaches for prediction of the compressive strength of alkali activated termite mound soil
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Machine learning approaches for prediction of the compressive strength of alkali activated termite mound soil

Assia Aboubakar Mahamat Moussa Mahamat Boukar; Nurudeen Mahmud Ibrahim; Tido Tiwa Stanislas; Numfor Linda Bih; Ifeyinwa Ijeoma Obianyo; Holmer Savastano Júnior

Applied Sciences Basel v. 11, n. 11, art. 4754, p. 1-13, 2021

Basel 2021

Localização: FZEA - Fac. Zoot. Eng. de Alimentos    (PCD 2021 Mac )(Acessar)

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Deste Autor:

  1. Mahamat, A
  2. Boukar, M
  3. Obianyo, I
  4. Stanislas, T
  5. Savastano Júnior, H

Neste Assunto:

  1. Aprendizado Computacional
  2. Materiais De Construção
  3. Sustentabilidade

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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