Editorial - thermal systems modeling by using machine learning methods

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DC Element	Wert	Sprache
dc.contributor.author	Maleki, Akbar	-
dc.contributor.author	Alhuyi Nazari, Mohammad	-
dc.contributor.author	Safdari Shadloo, Mostafa	-
dc.contributor.author	Zhang, Weiping	-
dc.date.accessioned	2024-04-06T11:21:08Z	-
dc.date.available	2024-04-06T11:21:08Z	-
dc.date.issued	2022	de
dc.identifier.issn	2296-598X	-
dc.identifier.other	1885737483	-
dc.identifier.uri	http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-142061	de
dc.identifier.uri	http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/14206	-
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.18419/opus-14187	-
dc.language.iso	en	de
dc.relation.uri	doi:10.3389/fenrg.2021.789642	de
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	de
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/	de
dc.subject.ddc	660	de
dc.title	Editorial - thermal systems modeling by using machine learning methods	en
dc.type	article	de
dc.date.updated	2023-11-14T02:59:06Z	-
ubs.fakultaet	Energie-, Verfahrens- und Biotechnik	de
ubs.fakultaet	Fakultätsübergreifend / Sonstige Einrichtung	de
ubs.institut	Institut für Chemische Verfahrenstechnik	de
ubs.institut	Fakultätsübergreifend / Sonstige Einrichtung	de
ubs.publikation.seiten	2	de
ubs.publikation.source	Frontiers in energy research 9 (2022), No. 789642	de
ubs.publikation.typ	Zeitschriftenartikel	de
Enthalten in den Sammlungen:	04 Fakultät Energie-, Verfahrens- und Biotechnik

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