ISSN: 2310-757X
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/125232| Название: | Машинное обучение для анализа динамических спектров электронного парамагнитного резонанса pH-чувствительных нитроксильных радикалов |
| Другие названия: | Machine Learning for the Analysis of Dynamic Electron Paramagnetic Resonance Spectra of pH-Sensitive Nitroxide Radicals |
| Авторы: | Davydov, D. R. Antonov, D. O. Kovaleva, E. G. Давыдов, Д. Р. Антонов, Д. О. Ковалева, Е. Г. |
| Дата публикации: | 2022 |
| Издатель: | УрФУ |
| Библиографическое описание: | Давыдов Д. Р. Машинное обучение для анализа динамических спектров электронного парамагнитного резонанса pH-чувствительных нитроксильных радикалов / Д. Р. Давыдов, Д. О. Антонов, Е. Г. Ковалева. — Текст: электронный // Физика. Технологии. Инновации. ФТИ-2022 : тезисы докладов IX Международной молодежной научной конференции, посвященной 100-летию со дня рождения профессора С. П. Распопина, Екатеринбург, 16-20 мая 2022 г. — Екатеринбург: УрФУ, 2022. — С. 895-896. — URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/125232. |
| Аннотация: | In this study, two architectures of neural networks have been developed and compared in order to split the dynamic spectra of electron paramagnetic resonance (EPR) into EPR spectra arising from pH-sensitive nitroxide radicals with different mobility. |
| URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/125232 |
| Конференция/семинар: | IX Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 100-летию со дня рождения профессора С. П. Распопина ФТИ-2022 |
| Дата конференции/семинара: | 16.05.2022-20.05.2022 |
| Сведения о поддержке: | Исследование проведено при поддержке Российского Фонда Фундаментальных Исследований грант № 18-29-12129мк. |
| Источники: | Физика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2022). — Екатеринбург, 2022 |
| Располагается в коллекциях: | Конференции, семинары |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| fti_2022_9_413.pdf | 338,92 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.