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Machine Learning for gas and substances sensory data
气体和物质传感数据的机器学习
基本信息
- 批准号：554360-2020
- 负责人：
- 金额：$ 0.33万
- 依托单位：
- 依托单位国家：加拿大
- 项目类别：University Undergraduate Student Research Awards
- 财政年份：2020
- 资助国家：加拿大
- 起止时间：2020-01-01 至 2021-12-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
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项目成果
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Lalseta, Dhyey其他文献
Lalseta, Dhyey的其他文献
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相似国自然基金
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- 批准号：
- 批准年份：2024
- 资助金额：万元
- 项目类别：合作创新研究团队
Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
- 批准号：n/a
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- 批准年份：2022
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- 项目类别：青年科学基金项目
相似海外基金
A Parallel, High-Fidelity Coupled Machine Learning/ CFD Solver Method for Solving Exascale CFD Problems with Turbulence Damping at the Liquid-Gas Inte
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2883937 - 财政年份：2023
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Machine Learning Based Differential Mobility Spectrometry Library Development
基于机器学习的差分迁移谱库开发
- 批准号：
10696533 - 财政年份：2023
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用于石油和天然气行业流程改进和资源管理的机器学习
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561264-2021 - 财政年份：2022
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Estimating oil and gas well life cycle using machine learning
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L2M NSERC- Machine Learning Based Tool to Predict Possible Failure Type of Oil and Gas Pipelines
L2M NSERC - 基于机器学习的工具来预测石油和天然气管道可能的故障类型
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576577-2022 - 财政年份：2022
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An integrated microfluidic, metal oxide semiconductor gas sensor combined with machine learning optimization for multiplexed greenhouse gas detection
集成微流体金属氧化物半导体气体传感器与机器学习优化相结合，用于多重温室气体检测
- 批准号：
577115-2022 - 财政年份：2022
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Elucidating the impact of carbon nanoparticles and surfaces on gas hydrates and developing machine learning kinetic models
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- 批准号：
RGPIN-2022-03673 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 0.33万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
Machine learning for process improvement and resource management in the oil and gas sector
用于石油和天然气行业流程改进和资源管理的机器学习
- 批准号：
561264-2021 - 财政年份：2021
- 资助金额：
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Optimization of femtosecond laser induced gas-phase plasma reaction using machine learning
使用机器学习优化飞秒激光诱导气相等离子体反应
- 批准号：
21K03521 - 财政年份：2021
- 资助金额：
$ 0.33万 - 项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Detection and diagnosis of seed-borne diseases utilising machine learning enhanced gas plasma integrated multispectral imaging (DeTecSeeD)
利用机器学习增强型气体等离子体集成多光谱成像 (DeTecSeeD) 检测和诊断种传病害
- 批准号：
BB/V017462/1 - 财政年份：2021
- 资助金额：
$ 0.33万 - 项目类别：
Research Grant