Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/106966Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Filanovich, A. N. | en |
| dc.contributor.author | Povzner, A. A. | en |
| dc.date.accessioned | 2021-12-30T04:56:14Z | - |
| dc.date.available | 2021-12-30T04:56:14Z | - |
| dc.date.issued | 2020 | - |
| dc.identifier.citation | Filanovich A. N. MACHINE LEARNING METHODS FOR PREDICTING LATTICE CHARACTERISTICS OF MATERIALS / A. N. Filanovich, A. A. Povzner // Физика. Технологии. Инновации : тезисы докладов VII Международной молодежной научной конференции, посвященной 100-летию Уральского федерального университета (Екатеринбург, 18–22 мая 2020 г.). — Екатеринбург : УрФУ, 2020. — C. 746. | en |
| dc.identifier.uri | http://elar.urfu.ru/handle/10995/106966 | - |
| dc.description.abstract | In the present work we consider implementation of machine learning algorithms for predicting Debye temperature and Gruneisen parameter of crystalline materials. An analysis of the effect of a descriptor and a regression model on the accuracy of the prediction is presented. | en |
| dc.format.mimetype | application/pdf | en |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.publisher | УрФУ | ru |
| dc.relation.ispartof | Физика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2020) | ru |
| dc.title | MACHINE LEARNING METHODS FOR PREDICTING LATTICE CHARACTERISTICS OF MATERIALS | en |
| dc.type | Conference Paper | en |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | en |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en |
| dc.conference.name | VII Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 100-летию Уральского федерального университета | ru |
| dc.conference.date | 18.05.2020-22.05.2020 | - |
| local.description.firstpage | 746 | - |
| local.description.lastpage | 746 | - |
| Appears in Collections: | Конференции, семинары | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| fti_2020_413.pdf | 192,74 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.