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Parametric study of hydrogenic inventory in the ITER divertor based on machine learning

机译：基于机器学习的ITER VEREDOR氢吸收的参数研究

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Rémi Delaporte-Mathurin; Etienne Hodille; Jonathan Mougenot; Gregory De Temmerman; Yann Charles; Christian Grisolia;
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年度 2020
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1. Laboratory study of the transport and condensation of hydrocarbon radicals and its consequences for mitigating the tritium inventory in the ITER-FEAT divertor [J] . Arkhipov II., Gorodetsky AE., Ibbott C., Journal of Nuclear Materials: Materials Aspects of Fission and Fusion . 2001,第0期

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2. Parametric models and non-parametric machine learning models for predicting option prices: Empirical comparison study over KOSPI 200 Index options [J] . Hyejin Park, Namhyoung Kim, Jaewook Lee Expert Systems with Application . 2014,第11期

机译：用于预测期权价格的参数模型和非参数机器学习模型：基于KOSPI 200指数期权的经验比较研究
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机译：基于多参数MRI预测乳腺癌风险的机器学习
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8. Hydrogen embrittlement considerations in niobium-base alloys for application in the ITER divertor. [R] . D. T. Peterson A. B. Hull B. A. Loomis 1991

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