Machine learning for glass science and engineering: A review

The design of new glasses is often plagued by poorly efficient Edisonian “trial-and-error” discovery approaches. As an alternative route, the Materials Genome Initiative has largely popularized new approaches relying on artificial intelligence and machine learning for accelerating the discovery and...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Journal of non-crystalline solids Ročník 557; číslo C; s. 119419
Hlavní autoři:	Liu, Han, Fu, Zipeng, Yang, Kai, Xu, Xinyi, Bauchy, Mathieu
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Netherlands Elsevier B.V 01.04.2021 Elsevier
Témata:	Artificial neuron network Bayesian optimization Composition-property relationship Molecular dynamics simulation Structural signature Structural signature Artificial neuron network Composition-property relationship Molecular dynamics simulation Bayesian optimization
ISSN:	0022-3093, 1873-4812
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!