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Der Umwelt zuliebe

Artificial Intelligence for Materials Science

(Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
Machine learning methods have lowered the cost of exploring new structures of unknown compounds, and can be used to predict reasonable expectations and subsequently validated by experimental results. As new insights and several elaborative tools have been developed for materials science and engineering in recent years, it is an appropriate time to present a book covering recent progress in this field. Searchable and interactive databases can promote research on emerging materials. Recently, databases containing a large number of high-quality materials properties for new advanced materials discovery have been developed. These approaches are set to make a significant impact on human life and, with numerous commercial developments emerging, will become a major academic topic in the coming years. This authoritative and comprehensive book will be of interest to both existing researchers in this field as well as others in the materials science community who wish to take advantage of these powerful techniques. The book offers a global spread of authors, from USA, Canada, UK, Japan, France, Russia, China and Singapore, who are all world recognized experts in their separate areas. With content relevant to both academic and commercial points of view, and offering an accessible overview of recent progress and potential future directions, the book will interest graduate students, postgraduate researchers, and consultants and industrial engineers.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
27.03.2021
Sprache
Englisch
EAN
9783030683092
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Springer Series in Materials Science
Sonderedition
Nein
Seitenanzahl
228
Auflage
1st edition 2021
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Materials genome initiatives, materials informatics, Material design, Materials optimization, machine learning, thermoelectric materials, rechargeable ion battery, solar cell, renewable energy materials
Thema-Inhalt
TGM - Materialwissenschaft UYQM - Maschinelles Lernen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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