Počet záznamů: 1
Fast Forecasting of VGF Crystal Growth Process by Dynamic Neural Networks
SYS 0505764 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