ISSN: 2310-757X
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/107069| Название: | RECURRENT NETWORK CLASSIFIER FOR ULTRAFAST SKYRMION DYNAMICS |
| Авторы: | Deviatov, A. Ya. |
| Дата публикации: | 2020 |
| Издатель: | УрФУ |
| Библиографическое описание: | Deviatov A. Ya. RECURRENT NETWORK CLASSIFIER FOR ULTRAFAST SKYRMION DYNAMICS / A. Ya. Deviatov // 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. 904-905. |
| Аннотация: | By using the supervised learning we trained a recurrent neural network to recognize and classify ultrafast magnetization processes realized in two-dimensional nanosystems with Dzyaloshinskii-Moriya interaction. |
| URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/107069 |
| Конференция/семинар: | VII Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 100-летию Уральского федерального университета |
| Дата конференции/семинара: | 18.05.2020-22.05.2020 |
| Источники: | Физика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2020) |
| Располагается в коллекциях: | Конференции, семинары |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| fti_2020_506.pdf | 228,88 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.