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J-GLOBAL ID:202202213753695990   整理番号:22A0328288

順序ネットワークと機械学習による液晶特性の決定【JST・京大機械翻訳】

Determining liquid crystal properties with ordinal networks and machine learning
著者 (8件):
資料名:
巻: 154  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0310A  ISSN: 0960-0779  CODEN: CSFOEH  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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機械学習法は,材料科学の開発にとってますます重要になっている。これにもかかわらず,これらのシステムの開発における画像解析の使用は,特に,液晶のような光学イメージング技術を介してしばしば研究されている材料において,最近,未開発である。ここでは,液晶の実験試料から得られた光学テクスチャを複雑なネットワークに写像し,この表現を簡単な統計的学習アルゴリズムと組み合わせて用いて,これらの材料の異なる物理的性質を調べた。本研究は,24ノードだけで形成された順序ネットワークが,液晶特性に関する重要な情報を符号化し,メソ相遷移の同定と分類を可能にする簡単な機械学習モデルを訓練することを可能にし,キラルメソ相を誘発するのに用いた異なるドーピング濃度と顕著な精度を有する試料温度の予測を可能にした。本アプローチの精度とスケーラビリティは,大規模データセットまたはリアルタイムモニタリングシステムを含む状況における異なる材料の特性を調べるために使用できることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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人工知能 
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