Photocatalytic degradation on Sulphur–Nitrogen Co-Doped Fe <sub>2</sub> O <sub>3</sub> surface and enhanced nanostructure design using RERNN-FFO approach for methylene blue adsorption
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fe2O3 is an exceptional substance that possesses distinct properties, including high stability, oxidising power, affordability, environmental friendliness, availability, and some visible light qualities. The paper presents a unique technique for the Design of Nanostructure Surface for Adsorption and Photo catalysis of Methylene Blue termed Hybrid RERNN-FFO in order to overcome this problem. The proposed hybrid technique is the joint execution of both the Recalling Enhanced Recurrent Neural Network (RERNN) and Flying Foxes Optimization (FFO). Hence, it is named as RERNN-FFO. The major objective of the proposed technique is to accurately predict the dye removal effectiveness. The RERNN is utilized to predict the efficiency of the dye removal and eliminate its dependency on neuron count and FFO is utilized to optimize the RERNN’s parameters. The proposed strategy was executed in the MATLAB platform and compared with other existing strategies like Crystal Graph Convolutional Neural Network (CGCNN), Deep Neural Network (DNN)and Particle Swarm Optimization (PSO). The proposed method is more efficient than current approaches and achieves an impressive 99% dye removal efficiency. The findings indicate that, in comparison to alternative methods, this strategy reduces MSE by 0.048% and increases R-squared by 0.94%, demonstrating its superior performance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle