Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/106966
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorFilanovich, A. N.en
dc.contributor.authorPovzner, A. A.en
dc.date.accessioned2021-12-30T04:56:14Z-
dc.date.available2021-12-30T04:56:14Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationFilanovich 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.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/106966-
dc.description.abstractIn 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.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoenen
dc.publisherУрФУru
dc.relation.ispartofФизика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2020)ru
dc.titleMACHINE LEARNING METHODS FOR PREDICTING LATTICE CHARACTERISTICS OF MATERIALSen
dc.typeConference Paperen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.conference.nameVII Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 100-летию Уральского федерального университетаru
dc.conference.date18.05.2020-22.05.2020-
local.description.firstpage746-
local.description.lastpage746-
Appears in Collections:Конференции, семинары

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
fti_2020_413.pdf192,74 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.