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1.
Lignin Microspheres Modified with Magnetite Nanoparticles as a Selenate Highly Porous Adsorbent.
Int J Mol Sci
; 23(22)2022 Nov 10.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36430351
2.
Modeling the BOD of Danube River in Serbia using spatial, temporal, and input variables optimized artificial neural network models.
Environ Monit Assess
; 188(5): 300, 2016 May.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-27094057
3.
The novel approach to the biomonitor survey using one- and two-dimensional Kohonen networks.
Environ Monit Assess
; 187(10): 618, 2015 Oct.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-26353966
4.
Spatial Variability of Rare Earth Elements in Groundwater in the Vicinity of a Coal-Fired Power Plant and Associated Health Risk.
Toxics
; 12(1)2024 Jan 12.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-38251017
5.
Ecological and Health Risks Attributed to Rare Earth Elements in Coal Fly Ash.
Toxics
; 12(1)2024 Jan 15.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-38251026
6.
A green approach to starch modification by solvent-free method with betaine hydrochloride.
Int J Biol Macromol
; 193(Pt B): 1962-1971, 2021 Dec 15.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-34762916
7.
Urban population exposure to tropospheric ozone: A multi-country forecasting of SOMO35 using artificial neural networks.
Environ Pollut
; 244: 288-294, 2019 Jan.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-30342369
8.
Virtual water quality monitoring at inactive monitoring sites using Monte Carlo optimized artificial neural networks: A case study of Danube River (Serbia).
Sci Total Environ
; 654: 1000-1009, 2019 Mar 01.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-30453255
9.
A linear and non-linear polynomial neural network modeling of dissolved oxygen content in surface water: Inter- and extrapolation performance with inputs' significance analysis.
Sci Total Environ
; 610-611: 1038-1046, 2018 Jan 01.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-28847097
10.
Application of experimental design for the optimization of artificial neural network-based water quality model: a case study of dissolved oxygen prediction.
Environ Sci Pollut Res Int
; 25(10): 9360-9370, 2018 Apr.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-29349736
11.
Prediction of municipal solid waste generation using artificial neural network approach enhanced by structural break analysis.
Environ Sci Pollut Res Int
; 24(1): 299-311, 2017 Jan.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-27718111
12.
Estimation of NMVOC emissions using artificial neural networks and economical and sustainability indicators as inputs.
Environ Sci Pollut Res Int
; 23(11): 10753-10762, 2016 Jun.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-26888640
13.
Chemometrics in biomonitoring: Distribution and correlation of trace elements in tree leaves.
Sci Total Environ
; 545-546: 361-71, 2016 Mar 01.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-26748000
14.
Artificial neural network modelling of biological oxygen demand in rivers at the national level with input selection based on Monte Carlo simulations.
Environ Sci Pollut Res Int
; 22(6): 4230-41, 2015 Mar.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-25280507
15.
Modeling of ammonia emission in the USA and EU countries using an artificial neural network approach.
Environ Sci Pollut Res Int
; 22(23): 18849-58, 2015 Dec.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-26201663
16.
Ultrasonic assisted arsenate adsorption on solvothermally synthesized calcite modified by goethite, α-MnO2 and goethite/α-MnO2.
Ultrason Sonochem
; 21(2): 790-801, 2014 Mar.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-24210695
17.
Modelling of dissolved oxygen content using artificial neural networks: Danube River, North Serbia, case study.
Environ Sci Pollut Res Int
; 20(12): 9006-13, 2013 Dec.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-23764983
18.
PM(10) emission forecasting using artificial neural networks and genetic algorithm input variable optimization.
Sci Total Environ
; 443: 511-9, 2013 Jan 15.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-23220141
19.
Bioreactor validation and biocompatibility of Ag/poly(N-vinyl-2-pyrrolidone) hydrogel nanocomposites.
Colloids Surf B Biointerfaces
; 105: 230-5, 2013 May 01.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-23376750
20.
Response to comment of Taher Rajaee and Salar Khani on "Artificial neural network modelling of biological oxygen demand in rivers at the national level with input selection based on Monte Carlo simulations" [Siljic et al., Environ Sci Pollut Res (2015) 22: 4230-4241].
Environ Sci Pollut Res Int
; 23(4): 3978-9, 2016 Feb.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-26686686