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J-GLOBAL ID:202202238161062277   整理番号:22A0792735

炭素材料に適用したデータ科学:合成,特性評価および応用【JST・京大機械翻訳】

Data Science Applied to Carbon Materials: Synthesis, Characterization, and Applications
著者 (6件):
資料名:
巻:号:ページ: e2100205  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2665A  ISSN: 2513-0390  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 文献レビュー  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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データ科学は急速に発展し,過去10年間にわたって多様な科学的および技術的分野で実行され,新しい知識生成を加速し,高衝撃応用を開発する。最近,異なるデータ科学ツールと技術が,最適化,回帰,およびデータの分類(タブリック,スペクトル,または視覚)のような広く使われてきた。本レビューでは,炭素系材料の合成,キャラクタリゼーションおよび応用に対する採用のために,データ科学ツールおよび技術を検討した。データ科学と組み合わせた材料合成は,望ましい性質と加工技術を有する最適な成長条件をもたらした。キャラクタリゼーションに関して,分子構造は顕微鏡画像を用いて再構築でき,特定の特性は望ましい炭素材料の他の特性に基づいて予測することができる。さらに,炭素材料の応用のために,データ科学は,水処理効率の予測,電子信号の分類,生物活性の予測,およびウイルス分類を可能にした。データ科学と炭素関連材料を結合することによって,新しい材料とそれらの新しい応用の探求における理論-実験的研究を加速できることは明らかである。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. 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 (5件):
分類
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吸着剤  ,  炭素とその化合物  ,  X線回折法  ,  高分子材料一般  ,  その他の紡糸・製糸 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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