Wyszukiwarka
Nie znaleźliśmy wyników w zadanych kryteriach!
Ale mamy wyniki w innych katalogach.Filtry
wszystkich: 3970
wyświetlamy 1000 najlepszych wyników Pomoc
Wyniki wyszukiwania dla: LIFESPAN PREDICTION
-
Scleranthus perennis extracts prolonged the honeybee lifespan
Publikacja -
JOURNAL OF CLEANER PRODUCTION
Czasopisma -
Lifespan of etoposide-treated human neutrophils is affected by antioxidant ability of quercetin
Publikacja -
Ovarian function and obesity—Interrelationship, impact on women's reproductive lifespan and treatment options
Publikacja -
Pre-oxidation of porous ferritic Fe22Cr alloys for lifespan extension at high-temperature
PublikacjaPre-oxidation of porous ferritic Fe22Cr alloys was extensively studied in this paper. Weight gain measurements and SEM analysis revealed that pre-oxidation performed at 900◦C for 40 min increased the lifespan of the alloy. A Cr evaporation study did not disclose any significant influence of the pre-oxidation process on the Cr content in the alloy. For a more detailed assessment, TEM imaging and X-ray tomography measurements of...
-
Badania i analiza szerokopasmowej sieci dostępowej Litespan firmy Alcatel
PublikacjaZaprezentowano studium właściwości systemu dostępowego Litespan oraz wyniki badań i analizy właściwości szerokopasmowej sieci dostępowej Litespan, ze szczególnym uwzględnieniem łączy ADSL i HDSL oraz systemu zarządzania. Badania przeprowadzono na instalacjach testowych w Warszawie i Madrycie. Przedstawiono opracowane wnioski szczegółowe i ogólne
-
Natural Quercetin Analogues Modulate Oxidative Stress Tolerance and Increase Lifespan Extension of S. cerevisiae ( proceeding)
Publikacja -
Impact of Feature Selection Methods on the Predictive Performance of Software Defect Prediction Models: An Extensive Empirical Study
Publikacja -
Crystal Structure Prediction by Global Optimization as a Tool for Evaluating Potentials: Role of the Dipole Moment Correction Term in Successful Predictions
Publikacja -
Improving the prediction of biochar production from various biomass sources through the implementation of eXplainable machine learning approaches
PublikacjaExamining the game-changing possibilities of explainable machine learning techniques, this study explores the fast-growing area of biochar production prediction. The paper demonstrates how recent advances in sensitivity analysis methodology, optimization of training hyperparameters, and state-of-the-art ensemble techniques have greatly simplified and enhanced the forecasting of biochar output and composition from various biomass...