Počet záznamů: 1  

Fast Forecasting of VGF Crystal Growth Process by Dynamic Neural Networks

  1. SYS0505764
    LBL
      
    01000a^^22220027750^450
    005
      
    20240103222152.1
    014
      
    $a 85066255424 $2 SCOPUS
    014
      
    $a 000470831700002 $2 WOS
    017
      
    $a 10.1016/j.jcrysgro.2019.05.022 $2 DOI
    100
      
    $a 20190621d m y slo 03 ba
    101
      
    $a eng
    102
      
    $a NL
    200
    1-
    $a Fast Forecasting of VGF Crystal Growth Process by Dynamic Neural Networks
    215
      
    $a 6 s.
    463
    -1
    $1 001 cav_un_epca*0256941 $1 011 $a 0022-0248 $e 1873-5002 $1 200 1 $a Journal of Crystal Growth $v Roč. 521, 1 September (2019), s. 9-14 $1 210 $c Elsevier
    610
      
    $a Computer simulation
    610
      
    $a Fluid flows
    610
      
    $a Gradient freeze technique
    700
    -1
    $3 cav_un_auth*0348174 $a Dropka $b N. $y DE $z K
    701
    -1
    $3 cav_un_auth*0100761 $a Holeňa $b Martin $p UIVT-O $i Oddělení strojového učení $j Department of Machine Learning $w Department of Machine Learning $T Ústav informatiky AV ČR, v. v. i.
    701
    -1
    $3 cav_un_auth*0376266 $a Ecklebe $b S. $y DE
    701
    -1
    $3 cav_un_auth*0349441 $a Frank-Rotsch $b C. $y DE
    701
    -1
    $3 cav_un_auth*0376267 $a Winkler $b J. $y DE
    856
      
    $9 RIV $u http://dx.doi.org/10.1016/j.jcrysgro.2019.05.022
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.