| Naziv: | Predicting Low-Modulus Biocompatible Titanium Alloys Using Machine Learning |
Autori: | Marković, Gordana   ; Manojlović, Vaso ; Ruzic, Jovana ; Sokić, Miroslav |
Godina: | 2023 |
Publikacija: | Materials |
ISSN: | 1996-1944 Materials Pretraži identifikator |
Izdavač: | MDPI |
Tip rezultata: | Naučni članak |
Kolacija: | vol. 16 br. 19 str. 6355-6355 |
DOI: | 10.3390/ma16196355 |
WoS-ID: | 001084284700001 |
Scopus-ID: | 2-s2.0-85174049364 |
PMID: | 37834492 |
PMCID: | PMC10573332 |
URI: | https://ritnms.itnms.ac.rs/handle/123456789/925
https://enauka.gov.rs/handle/123456789/833057
https://vinar.vin.bg.ac.rs/handle/123456789/11722
http://TechnoRep.tmf.bg.ac.rs/handle/123456789/6729
https://TechnoRep.tmf.bg.ac.rs/handle/123456789/6729 |
Projekat: | Ministarstvo prosvete, nauke i tehnološkog razvoja Republike Srbije, Ugovor br. 200135 (Univerzitet u Beogradu, Tehnološko-metalurški fakultet)
Ministarstvo prosvete, nauke i tehnološkog razvoja Republike Srbije, Ugovor br. 200023 (Institut za tehnologiju nuklearnih i drugih mineralnih sirovina - ITNMS, Beograd)
Ministarstvo prosvete, nauke i tehnološkog razvoja Republike Srbije, Ugovor br. 200017 (Univerzitet u Beogradu, Institut za nuklearne nauke Vinča, Beograd-Vinča) |
M-kategorija: | 21M21 - Vodeći međunarodni časopis kategorije M21 |
