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1
A new red wine prediction framework using machine learning
A new red wine prediction framework using machine learning
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A new red wine prediction framework using machine learning

Ye, Chao ; Li, Ke ; Jia, Guo-zhu

Journal of physics. Conference series, 2020-11, Vol.1684 (1), p.12067 [Periódico revisado por pares]

IOP Publishing

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2
Inverse molecular design using machine learning: Generative models for matter engineering
Inverse molecular design using machine learning: Generative models for matter engineering
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Inverse molecular design using machine learning: Generative models for matter engineering

Sanchez-Lengeling, Benjamin ; Aspuru-Guzik, Alán

Science (American Association for the Advancement of Science), 2018-07, Vol.361 (6400), p.360-365 [Periódico revisado por pares]

United States

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3
Predict New App Quality By Using Machine Learning
Predict New App Quality By Using Machine Learning
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Predict New App Quality By Using Machine Learning

Zhong, Zhenghuan ; Bao, Yuhang ; Shen, Shiyao ; Zhou, Entong

Journal of physics. Conference series, 2020-12, Vol.1693 (1), p.12111 [Periódico revisado por pares]

IOP Publishing

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4
Combining theory and experiment in lithium–sulfur batteries: Current progress and future perspectives
Combining theory and experiment in lithium–sulfur batteries: Current progress and future perspectives
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Combining theory and experiment in lithium–sulfur batteries: Current progress and future perspectives

Chen, Xiang ; Hou, Tingzheng ; Persson, Kristin A. ; Zhang, Qiang

Materials today (Kidlington, England), 2019-01, Vol.22 (C), p.142-158 [Periódico revisado por pares]

United Kingdom: Elsevier Ltd

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5
Nikkei Stock Market Price Index Prediction Using Machine Learning
Nikkei Stock Market Price Index Prediction Using Machine Learning
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Nikkei Stock Market Price Index Prediction Using Machine Learning

Harahap, Lukman A ; Lipikorn, Rajalida ; Kitamoto, Asanobu

Journal of physics. Conference series, 2020-06, Vol.1566 (1), p.12043 [Periódico revisado por pares]

IOP Publishing

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6
Predicting reaction performance in C-N cross-coupling using machine learning
Predicting reaction performance in C-N cross-coupling using machine learning
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Predicting reaction performance in C-N cross-coupling using machine learning

Ahneman, Derek T ; Estrada, Jesús G ; Lin, Shishi ; Dreher, Spencer D ; Doyle, Abigail G

Science (American Association for the Advancement of Science), 2018-04, Vol.360 (6385), p.186-190 [Periódico revisado por pares]

United States: The American Association for the Advancement of Science

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7
Toward Enhanced State of Charge Estimation of Lithium-ion Batteries Using Optimized Machine Learning Techniques
Toward Enhanced State of Charge Estimation of Lithium-ion Batteries Using Optimized Machine Learning Techniques
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Toward Enhanced State of Charge Estimation of Lithium-ion Batteries Using Optimized Machine Learning Techniques

Hannan, M A ; Lipu, M S Hossain ; Hussain, Aini ; Ker, Pin Jern ; Mahlia, T M I ; Mansor, M ; Ayob, Afida ; Saad, Mohamad H ; Dong, Z Y

Scientific reports, 2020-03, Vol.10 (1), p.4687-4687, Article 4687 [Periódico revisado por pares]

England: Nature Publishing Group

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8
Scoping the polymer genome: A roadmap for rational polymer dielectrics design and beyond
Scoping the polymer genome: A roadmap for rational polymer dielectrics design and beyond
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Scoping the polymer genome: A roadmap for rational polymer dielectrics design and beyond

Mannodi-Kanakkithodi, Arun ; Chandrasekaran, Anand ; Kim, Chiho ; Huan, Tran Doan ; Pilania, Ghanshyam ; Botu, Venkatesh ; Ramprasad, Rampi

Materials today (Kidlington, England), 2018-09, Vol.21 (7), p.785-796 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Ltd

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9
Feature optimization for atomistic machine learning yields a data-driven construction of the periodic table of the elements
Feature optimization for atomistic machine learning yields a data-driven construction of the periodic table of the elements
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Feature optimization for atomistic machine learning yields a data-driven construction of the periodic table of the elements

Willatt, Michael J ; Musil, Félix ; Ceriotti, Michele

Physical chemistry chemical physics : PCCP, 2018-12, Vol.20 (47), p.29661-29668 [Periódico revisado por pares]

England: Royal Society of Chemistry

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10
Analyzing trend and forecasting of rainfall changes in India using non-parametrical and machine learning approaches
Analyzing trend and forecasting of rainfall changes in India using non-parametrical and machine learning approaches
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Analyzing trend and forecasting of rainfall changes in India using non-parametrical and machine learning approaches

Praveen, Bushra ; Talukdar, Swapan ; Shahfahad ; Mahato, Susanta ; Mondal, Jayanta ; Sharma, Pritee ; Islam, Abu Reza Md. Towfiqul ; Rahman, Atiqur

Scientific reports, 2020-06, Vol.10 (1), p.10342-10342, Article 10342 [Periódico revisado por pares]

London: Nature Publishing Group

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