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J-GLOBAL ID：202502271664494932   整理番号：25A0733717

結晶方位分布を考慮した機械学習による結晶欠陥発生予測

Prediction of crystal defect generation by machine learning considering crystal orientation distribution

著者 (10件)： 鳥居和馬 (名大 院) ,  原京花 (名大 院) ,  沓掛健太朗 (名大 院) ,  沓掛健太朗 (名大 未来研) ,  沓掛健太朗 (理研 AIP) ,  工藤博章 (名大 院) ,  勝部涼司 (名大 院) ,  宇佐美徳隆 (名大 院) ,  宇佐美徳隆 (名大 未来研) ,  宇佐美徳隆 (名大 未来機構)
資料名： 応用物理学会秋季学術講演会講演予稿集(CD-ROM)  (Extended Abstracts. JSAP Autumn Meeting (CD-ROM))
巻： 85th  ページ： ROMBUNNO.17a-B2-9  発行年： 2024年09月04日 
JST資料番号： Y0055B  ISSN： 2758-4704  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： 【はじめに】多結晶材料において結晶欠陥の存在は材料の機械的、物理的、光学的特性に影響する。例えば機械的強度は粒界密度に強く依存し、熱伝導率は点欠陥の存在により低下する。そのため、結晶欠陥の発生機構の解明と制御が重要である。これは本研究で解析...【本文一部表示】

シソーラス用語： 結晶構造 ,  結晶粒界 ,  太陽電池 ,  転位【結晶】 ,  輝度 ,  *結晶方位 ,  多結晶 ,  画素 ,  クラスタ ,  ウエハ【IC】 ,  光学画像 ,  *機械学習 ,  ポリシリコン ,  シリコンウエハ ,  予測精度

分類 (2件)： 半導体薄膜  (BK14040E) ,  太陽電池  (NC03084O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 結晶方位 ,  分布 ,  機械学習 ,  結晶欠陥 ,  発生予測