Theoretical tools for the investigation of hydrogen storage materials – from DFT to machine learning

Batalović, Katarina

Rezultati

eNauka > Rezultati > Theoretical tools for the investigation of hydrogen storage materials – from DFT to machine learning

Naziv:	Theoretical tools for the investigation of hydrogen storage materials – from DFT to machine learning
Autori:	Batalović, Katarina
Godina:	2022
Publikacija:	2022 Sustainable Energy Development International Conference Sub-Forum & China-Serbia Cooperation and Academic Exchange symposium
Tip rezultata:	Konferencijski rad
URI:	https://enauka.gov.rs/handle/123456789/774084 https://vinar.vin.bg.ac.rs/handle/123456789/11286
M-kategorija:	Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

Pronađi DOI

Pronalaženje DOI u servisu CrossRef-u na osnovu meta-podataka u zapisu. Prikazaće se DOI (i metapodaci) čiji se podaci najviše poklapaju. OPREZ - to ne mora biti ta publikacija.

Google Scholar^TM

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.