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J-GLOBAL ID：201902292139135642   整理番号：19A1375664

大口径化にむけた機械学習によるSiC溶液成長の最適成長条件の決定

著者 (15件)： 宇治原徹 (名大 未来研) ,  宇治原徹 (名大 院) ,  宇治原徹 (産業技術総合研) ,  角岡洋介 (名大 院) ,  角岡洋介 (産業技術総合研) ,  遠藤友樹 (名大 院) ,  ZHU Can (名大 未来研) ,  沓掛健太朗 (理研 AIP) ,  鳴海大翔 (名大 VBL) ,  三谷武志 (産業技術総合研) ,  加藤智久 (産業技術総合研) ,  田川美穂 (名大 未来研) ,  田川美穂 (名大 院) ,  原田俊太 (名大 未来研) ,  原田俊太 (名大 院)
資料名： 応用物理学会春季学術講演会講演予稿集(CD-ROM)  (Extended Abstracts. JSAP Spring Meeting (CD-ROM))
巻： 66th  ページ： ROMBUNNO.11p-70A-4  発行年： 2019年02月25日 
JST資料番号： Y0054B  ISSN： 2436-7613  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 我々は、マクロステップによる転位変換現象を活用することで、溶液法による高品質SiC結晶成長を実現している。しかし、そのサイズはまだ小さく、今後、大口径化に向けた開発が必要だが、そのための成長条件最適化には大きな困難を伴う。我々は結晶成長シミ...【本文一部表示】

シソーラス用語： 大口径 ,  *機械学習 ,  *炭化ケイ素 ,  *溶液成長 ,  条件 ,  最適化 ,  *クラスタ分析 ,  *平均法 ,  改変
準シソーラス用語： SiC ,  成長条件 ,  *k-means法

分類 (2件)： 半導体の結晶成長  (BK13040X) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大口径 ,  機械学習 ,  SiC ,  溶液成長 ,  成長条件