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2024 article

Simultaneously mapping the 3D distributions of multiple heavy metals in an industrial site using deep learning and multisource auxiliary data

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Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

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Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Simultaneously mapping the 3D distributions of multiple heavy metals in an industrial site using deep learning and multisource auxiliary data
Date Crossref
01/12/2024
Éditeur
Elsevier BV
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Institute of Soil Science pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Nanjing University of Chinese Medicine pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of Chinese Academy of Sciences Institute of Soil Science pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Nanjing University of Information Science and Technology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Nanjing University of Information Science &Technology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Institute of Soil Science, Nanjing University of Chinese Medicine et Institute of Soil Science — University of Chinese Academy of Sciences, avec 2 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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