Desenvolvimento de um modelo de aprendizagem de máquina para predição de constantes cinéticas de interesse ambiental (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: TEIXEIRA, ANTONIO CARLOS SILVA COSTA - EP ; LOPES, GABRIEL LONGO - EP ; RAMOS, BRUNO - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.29327/166591.2-26
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; CINÉTICA
- Language: Português
- Imprenta:
- Source:
- Título: Anais do Web Encontro Nacional de Engenharia Química
- ISSN: 2764-7978
- Volume/Número/Paginação/Ano: p. 1, jul. 2022
- Conference titles: Web Encontro Nacional de Engenharia Química
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
LOPES, Gabriel Longo et al. Desenvolvimento de um modelo de aprendizagem de máquina para predição de constantes cinéticas de interesse ambiental. Anais do Web Encontro Nacional de Engenharia Química. Recife: Even3. Disponível em: https://doi.org/10.29327/166591.2-26. Acesso em: 23 jan. 2026. , 2022 -
APA
Lopes, G. L., Ramos, B., Sanches-Neto, F. O., & Teixeira, A. C. S. C. (2022). Desenvolvimento de um modelo de aprendizagem de máquina para predição de constantes cinéticas de interesse ambiental. Anais do Web Encontro Nacional de Engenharia Química. Recife: Even3. doi:10.29327/166591.2-26 -
NLM
Lopes GL, Ramos B, Sanches-Neto FO, Teixeira ACSC. Desenvolvimento de um modelo de aprendizagem de máquina para predição de constantes cinéticas de interesse ambiental [Internet]. Anais do Web Encontro Nacional de Engenharia Química. 2022 ; 1.[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://doi.org/10.29327/166591.2-26 -
Vancouver
Lopes GL, Ramos B, Sanches-Neto FO, Teixeira ACSC. Desenvolvimento de um modelo de aprendizagem de máquina para predição de constantes cinéticas de interesse ambiental [Internet]. Anais do Web Encontro Nacional de Engenharia Química. 2022 ; 1.[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://doi.org/10.29327/166591.2-26 - Kinetics, mechanism, and tautomerism in ametryn acid hydrolysis: from molecular structure to environmental impacts
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Informações sobre o DOI: 10.29327/166591.2-26 (Fonte: oaDOI API)
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