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
著者 (10件):
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)