Modelling of TiO2 properties for the band gap prediction using Artificial Neural Networks Documento

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Engenharia Materiais e de Processos Químicos e Metalúrgicos Programa de Pós-Graduação

tipo

master thesis

autores

Annita da Costa Fidalgo

data de publicação

2020-01-01

prêmio patrocinado pela

Pontificia Universidade Católica do Rio de Janeiro Organização