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文献
J-GLOBAL ID：202002214697787778
整理番号：20A1230953
機械学習を活用したSiC高品質結晶成長条件のデザイン
Design of High-quality SiC Solution Growth Condition Assisted by Machine Learning
原田俊太
(名古屋大学未来材料・システム研究所)
,
原田俊太
(名古屋大学大学院工学研究科)
,
Lin Hung-Yi
(名古屋大学大学院工学研究科 (現在ローム株式会社))
,
角岡洋介
(名古屋大学大学院工学研究科 (現在ローム株式会社))
,
Zhu Can
(名古屋大学未来材料・システム研究所)
,
鳴海大翔
(名古屋大学ベンチャービジネスラボラトリ (現在京都大学大学院工学研究科))
,
沓掛健太朗
(理化学研究所革新知能統合研究センター)
,
宇治原徹
(名古屋大学未来材料・システム研究所)
,
宇治原徹
(名古屋大学大学院工学研究科)
,
宇治原徹
(産業総合研究所 窒化物先進デバイスオープンイノベーションラボラトリ)
資料名：
まてりあ
(Materia Japan)
巻： 59 号： 3 ページ： 145-152(J-STAGE) 発行年： 2020年
JST資料番号： F0163A ISSN： 1340-2625 CODEN： MTERE2 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー 発行国： 日本 (JPN) 言語： 日本語 (JA)
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