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2025 article

Multi-temporal feature reconstruction of N2O time series for machine learning prediction in wastewater treatment plants: Enhanced predictability and physically-informed interpretability

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

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Multi-temporal feature reconstruction of N2O time series for machine learning prediction in wastewater treatment plants: Enhanced predictability and physically-informed interpretability
Date Crossref
01/10/2025
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

  • Northwest University Shaanxi Key Laboratory for Carbon Neutral Technology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • College of Urban and Environmental Sciences Shaanxi Key Laboratory of Earth Surface System and Environmental Carrying Capacity pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Shaanxi Key Laboratory for Carbon Neutral Technology — Northwest University et Shaanxi Key Laboratory of Earth Surface System and Environmental Carrying Capacity — College of Urban and Environmental Sciences.

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

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