Zobrazeno 1 - 8
of 8
pro vyhledávání: '"Rossiny, J. C. H."'
We describe the development of artificial neural networks (ANN) for the prediction of the properties of ceramic materials. The ceramics studied here include polycrystalline, inorganic, non-metallic materials and are investigated on the basis of their
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/cond-mat/0703210
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.
Autor:
Guo Zhao1,2 (AUTHOR) 15264315915@163.com, Hui Wang1,2 (AUTHOR) wanghuilunwem@gmail.com, Gang Liu1,2 (AUTHOR) pac@cau.edu.cn, Zhiqiang Wang3 (AUTHOR) wzq@sdut.edu.cn
Publikováno v:
Sensors (14248220). Sep2016, Vol. 16 Issue 9, p1540. 14p. 1 Diagram, 5 Charts, 7 Graphs.
Autor:
Singh, R. P., Singh, Sukhmander, Gill, Reenu, Kumar, Rishi, Sharma, Pradeep, Kumar, Gurupal, Luyt, Adriaan S.
Publikováno v:
Indian Journal of Pure & Applied Physics; Jun2020, Vol. 58 Issue 6, p486-493, 8p
Publikováno v:
Electronic Journal of e-Government; Oct2012, Vol. 10 Issue 1, p47-58, 12p
Autor:
Katherine Develos-Bagarinao
The nanoengineering of materials used for solid oxide cells has emerged as a versatile tool for achieving high-performance components with far superior properties compared to conventional materials. With chapters contributed by leading scientific exp
This book presents recent advancements of machine learning methods and their applications in material science and nanotechnologies. It provides an introduction to the field and for those who wish to explore machine learning in modeling as well as con