Rezultati

eNauka >  Rezultati >  Optimizing Lightweight Recurrent Networks for Solar Forecasting in TinyML: Modified Metaheuristics and Legal Implications
Naziv: Optimizing Lightweight Recurrent Networks for Solar Forecasting in TinyML: Modified Metaheuristics and Legal Implications
Autori: G. Popovic; Z. Spalevic  ; L. Jovanovic ; M. Zivkovic  ; L. Stosic  ; N. Bacanin  
Godina: 2024
Publikacija: Energies
ISSN: 1996-1073 Energies Pretraži identifikator
Tip rezultata: Naučni članak
Kolacija: vol. 18 br. 1 str. 105-105
DOI: 10.3390/en18010105
WoS-ID: 001393584100001
Scopus-ID: 2-s2.0-85214512942
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/957518
http://ezaposleni.singidunum.ac.rs/rest/sciNaucniRezultati/oai/record/2/10905
URL: https://www.mdpi.com/1996-1073/18/1/105
M-kategorija: 
22M22 - Međunarodni časopis kategorije M22

5
SCOPUSTM
4
WEB OF SCIENCETM
Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

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