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 Predictive modeling for design of low elastic modulus and biocompatible β-Ti alloys: A comprehensive machine learning-data driven approach with XGBoost as the key predictor 低弹性模量和生物相容性β-Ti合金设计的预测建模：以XGBoost为关键预测因子的综合机器学习-数据驱动方法
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期刊：Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science 作者：Gouthamaraj Kanapaakala; Venkatesan Subramani 出版日期：2024-06-10 |
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