文献
J-GLOBAL ID:201802279532461044
整理番号:18A1893972
機械学習は次の高温超伝導体を同定できるか?材料発見のための外挿性能の検討【JST・京大機械翻訳】
Can machine learning identify the next high-temperature superconductor? Examining extrapolation performance for materials discovery
著者 (12件):
Meredig Bryce
(Citrine Informatics, USA. bryce@citrine.io)
,
Antono Erin
,
Church Carena
,
Hutchinson Maxwell
,
Ling Julia
,
Paradiso Sean
,
Blaiszik Ben
,
Foster Ian
,
Gibbons Brenna
,
Hattrick-Simpers Jason
,
Mehta Apurva
,
Ward Logan
資料名:
Molecular Systems Design & Engineering
(Molecular Systems Design & Engineering)
巻:
3
号:
5
ページ:
819-825
発行年:
2018年
JST資料番号:
W2468A
ISSN:
2058-9689
CODEN:
MSDEBG
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
イギリス (GBR)
言語:
英語 (EN)