Q1 2026

Artificial intelligence grace: On the empirical performance of ML approaches with applications in english education and the radiation-oriented sector

Aifeng Xue
10.1016/j.jrras.2026.102575 390 المشاهدات 0 الاقتباسات
0
الاقتباسات
390
المشاهدات
الملخص غير متوفر لهذا المنشور.
الاستشهاد بهذا المقال (APA)
Aifeng, X. (2026). Artificial intelligence grace: On the empirical performance of ML approaches with applications in english education and the radiation-oriented sector. Journal of Radiation Research and Applied Sciences. https://doi.org/10.1016/j.jrras.2026.102575
أبحاث ذات صلة
2
استشهاد
390
Analysis of photon shielding properties and buildup factors of epoxy composites reinforced with tita…
Nermeen S. Gaballah; Mona M. Gouda; Dina G. Yakot; Walaa M.R. Alahmade; Abdallah · 2026
1
استشهاد
392
Bayesian and non-Bayesian inference for the inverse power induced XLindley distribution with applica…
Hadeel AlQadi; Diaa S. Metwally; Raga Idress; Ahmed M. Felifel · 2026
1
استشهاد
389
0
استشهاد
396
الوصول
عرض النص الكامل عبر DOI
نُشر في
الرقم الدولي ISSN 1687-8507
الربعية Q1
درجة المؤشر القياس العربي 100
التخصص Natural Sciences
الناشر Elsevier / Egyptian Society of Radi
الدولة 🇪🇬 Egypt
عرض ملف المجلة →
المؤلفون
تفاصيل النشر
السنة 2026
اللغة English
أُضيف في 24 Jul 2026