ThWIC: Vorhersage der Abbaubarkeit von Wasserschadstoffen in technischen Verfahren durch künstliche Intelligenz

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Tags: Massenspektrometrie ? Ozonung ? Spurenstoff ? Organisches Material ? Künstliche Intelligenz ? Oxidation ? Umweltgefährdung ? Wassergefährdende Stoffe ? Modellierung ? Abbau ? Chemische Reaktion ? Datenerhebung ? Ozonabbau ?

Region: Thüringen Thüringen

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License: Creative Commons Namensnennung-keine Bearbeitung-Nichtkommerziell 4.0

Language: Deutsch

Organisations

• CETONI GmbH (Mitwirkung)
• Friedrich-Schiller-Universität Jena (Projektverantwortung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)

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