ISSN: 2310-757X
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/124574| Название: | ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МАГНИТОТРАНСПОРТНЫХ СВОЙСТВ СВЕРХРЕШЕТОК НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ |
| Другие названия: | PREDICTION OF MAGNETOTRANSPORT PROPERTIES OF SUPERLATTICES BASED ON MACHINE LEARNING METHODS |
| Авторы: | Naydanov, I. A. Zakharov, A. A. Milyaev, M. A. Proglyado, V. V. Найданов, И. А. Захаров, А. А. Миляев, М. А. Проглядо, В. В. |
| Дата публикации: | 2023 |
| Издатель: | Издательство АМБ |
| Библиографическое описание: | ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МАГНИТОТРАНСПОРТНЫХ СВОЙСТВ СВЕРХРЕШЕТОК НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ / И. А. Найданов, А. А. Захаров, М. А. Миляев, В. В. Проглядо // Физика. Технологии. Инновации : тезисы докладов X Международной молодежной научной конференции, посвященной 120-летию со дня рождения академиков И. В. Курчатова и А. П. Александрова (Екатеринбург, 15–19 мая 2023 г.). — Екатеринбург : Издательство АМБ, 2023. — C. 260-261. |
| Аннотация: | In the course of this work, a regression machine learning model was constructed based on a set of experimental data capable of predicting the magnetotransport properties of CoFeNi/Cu and CoFeNi/CuIn superlattices. |
| URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/124574 |
| Конференция/семинар: | X Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 120-летию со дня рождения академиков И. В. Курчатова и А. П. Александрова |
| Дата конференции/семинара: | 15.05.2023-19.05.2023 |
| ISBN: | 978-5-6050040-2-8 |
| Сведения о поддержке: | Работа выполнена в рамках государственного задания МИНОБРНАУКИ России по темам «Спин» 122021000036-3 и «Магнит» 122021000034-9. |
| Источники: | Физика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2023) |
| Располагается в коллекциях: | Конференции, семинары |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 978-5-6050040-2-8_2023_106.pdf | 284,11 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.