Interpretable machine learning reveals biochar-specific hydraulic predictors of plant microbial fuel cell performance under unsaturated soil conditions
यह अध्ययन समय-समाधानित प्रयोगात्मक डेटा पर व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि मैट्रिक्स सक्शन और विशिष्ट बायोचार संशोधन (विशेष रूप से रीड स्ट्रॉ) असंतृप्त मृदा पादप सूक्ष्मजीव ईंधन सेल में विद्युत क्षमता और शक्ति घनत्व के प्रमुख हाइड्रोलिक और उपचार-स्तर के भविष्यवक्ता हैं।