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Département de génie informatique et génie logiciel

Akoulih, M., Tigani, S., Byoud, F., Rharib, M. E., Saadane, R., Pierre, S., Chehri, A., & Ghachtouli, S. E. (décembre 2023). Electrocoagulation-based AZO DYE (P4R) Removal Rate Prediction Model using Deep Learning [Communication écrite]. 2023 International Symposium on Green Technologies and Applications (ISGTA 2023), Casablanca, Morocco. Publié dans Procedia Computer Science, 236. Lien externe

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