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2025 article

Machine-learning-aided prediction of the building block profiles of lignocellulosic biomass using elemental composition

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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
Machine-learning-aided prediction of the building block profiles of lignocellulosic biomass using elemental composition
Date Crossref
01/02/2026
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

  • Central South University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Shanghai Zhangjiang Laboratory pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Hunan Institute of Technology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Hunan University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Jiangxi Agricultural University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • School of Energy Science and Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Xiangjiang Laboratory pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Hunan Hengyang Ecological Environment Monitoring Center pays non établi dans la notice
    Institution
  • College of Environmental Science and Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • School of Land Resources and Environment pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Central South University, Shanghai Zhangjiang Laboratory et Hunan Institute of Technology, avec 7 autres affiliations.

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

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