Zobrazeno 1 - 10
of 212
pro vyhledávání: '"Chellappan, Vijila"'
Autor:
Yoon, Ji Wei, Kumar, Adithya, Kumar, Pawan, Hippalgaonkar, Kedar, Senthilnath, J, Chellappan, Vijila
Publikováno v:
Knowledge-Based Systems 295C (2024) 111812
The combination of high-throughput experimentation techniques and machine learning (ML) has recently ushered in a new era of accelerated material discovery, enabling the identification of materials with cutting-edge properties. However, the measureme
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.04103
Autor:
Tian, Siyu Isaac Parker, Ren, Zekun, Venkataraj, Selvaraj, Cheng, Yuanhang, Bash, Daniil, Oviedo, Felipe, Senthilnath, J., Chellappan, Vijila, Lim, Yee-Fun, Aberle, Armin G., MacLeod, Benjamin P, Parlane, Fraser G. L., Berlinguette, Curtis P., Li, Qianxiao, Buonassisi, Tonio, Liu, Zhe
Transfer learning increasingly becomes an important tool in handling data scarcity often encountered in machine learning. In the application of high-throughput thickness as a downstream process of the high-throughput optimization of optoelectronic th
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2207.02209
Autor:
Yoon, Ji Wei, Kumar, Adithya, Kumar, Pawan, Hippalgaonkar, Kedar, Senthilnath, J, Chellappan, Vijila
Publikováno v:
In Knowledge-Based Systems 8 July 2024 295
Publikováno v:
In Memories - Materials, Devices, Circuits and Systems April 2024 7
Autor:
Rezvani Ghomi, Erfan, Chellappan, Vijila, Neisiany, Rasoul Esmaeely, Dubey, Nileshkumar, Amuthavalli, Kottaiswamy, Verma, Navin Kumar, Lakshminarayanan, Rajamani, Ramakrishna, Seeram
Publikováno v:
In Composites Science and Technology 1 March 2024 247
Autor:
Rezvani Ghomi, Erfan, Mayandi, Venkatesh, Chellappan, Vijila, Dubey, Nileshkumar, Amuthavalli, Kottaiswamy, Esmaeely Neisiany, Rasoul, Amutha Barathi, Veluchamy, Verma, Navin Kumar, Lakshminarayanan, Rajamani, Ramakrishna, Seeram
Publikováno v:
In Materials & Design February 2024 238
Autor:
Bash, Daniil, Cai, Yongqiang, Chellappan, Vijila, Wong, Swee Liang, Xu, Yang, Kumar, Pawan, Da Tan, Jin, Abutaha, Anas, Cheng, Jayce, Lim, Yee Fun, Tian, Siyu, Ren, Danny Zekun, Mekki-Barrada, Flore, Wong, Wai Kuan, Kumar, Jatin, Khan, Saif, Li, Qianxiao, Buonassisi, Tonio, Hippalgaonkar, Kedar
Combining high-throughput experiments with machine learning allows quick optimization of parameter spaces towards achieving target properties. In this study, we demonstrate that machine learning, combined with multi-labeled datasets, can additionally
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2011.10382
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.