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文献
J-GLOBAL ID：201802258077038155
整理番号：18A0142635
制限固定化学量論によらない化合物のSeebeck係数の予測:機械学習アプローチ【Powered by NICT】
Prediction of seebeck coefficient for compounds without restriction to fixed stoichiometry: A machine learning approach
Furmanchuk Al’ona
(Institute for Public Health and Medicine, Feinberg School of Medicine, Center for Health Information Partnerships, Northwestern University, Chicago, Illinois 60611)
,
Saal James E.
(QuesTeck Innovations LLC, Evanston, Illinois 60201)
,
Doak Jeff W.
(QuesTeck Innovations LLC, Evanston, Illinois 60201)
,
Olson Gregory B.
(QuesTeck Innovations LLC, Evanston, Illinois 60201)
,
Choudhary Alok
(Department of Electrical Engineering and Computer Science, Northwestern University, Evanston, Illinois 60208)
,
Agrawal Ankit
(Department of Electrical Engineering and Computer Science, Northwestern University, Evanston, Illinois 60208)
資料名：
Journal of Computational Chemistry
(Journal of Computational Chemistry)
巻： 39 号： 4 ページ： 191-202 発行年： 2018年
JST資料番号： C0111B ISSN： 0192-8651 CODEN： JCCHDD 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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