ナノ柴霞インフォマティクス


- 1.1 デ`タI尖児P┘ラウドh廠、寄トデ`タI尖狼、C亠僥フレ`ムワ`ク、デ`タベ`ス、デ`タ夛
- 2.1 マテリアル親僥┘泪謄螢▲襯ぅ鵐侫マティクス、リモ`トgY、ラボオ`トメ`ション吉
- 2.2 麻垢僥?ものづくり┘禰`タl咼轡潺絅讒`ション、夛盾裂、送悶盾裂、圧a岑の盾裂、コネクテッドインダストリ` 吉
- 2.3 h廠?エネルギ`┘┘優襯`システム、壅伏辛嬬エネルギ`、伏B狼、麗|儉h、ライフサイクル吉
控笥 孚慎
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窮徨エネルギ`鱒払蛍高┠〃ヽ皆や掛瀘Х峭癸┳欖々鶻Вは乾箪や窮学、磯擬悶などの蝕kにレく旋喘されている膿薦なナノ柴霞返隈です。厘?はそれらナノ柴霞隈と字亠僥楼を怏み栽わせた仟しい麗嵎盾裂返隈の蝕kに函り怏んでいます。嶬擇泙任倫仂燭如▲好撻トルに根まれる隆岑秤烏の渇竃に撹孔しています。
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"Learning excited states from ground states by using an artificial neural network"
S. Kiyohara, M. Tsubaki, and T. Mizoguchi
npj Comp. Mater., 6 (2020) 68-1-6 DOI:10.1038/s41524-020-0336-3.
"Machine learning applications for ELNES/XANES"
T. Mizoguchi and S. Kiyohara
Microscopy, 69 (2020) 92-109. DOI:10.1093/jmicro/dfz109
"Quantitative estimation of properties from core-loss spectrum via neural network"
S. Kiyohara, M. Tsubaki, Kunyen Liao, and T. Mizoguchi
J. Phys.: Materials, 2 (2019) 024003-1-9.
"Data-driven approach for the prediction and interpretation of core-electron loss spectroscopy"
K. Kiyohara, T. Miyata, K. Tsuda, and T. Mizoguchi
Scientific Reports, 8 (2018) 13548-1-12.
S. Kiyohara, M. Tsubaki, and T. Mizoguchi
npj Comp. Mater., 6 (2020) 68-1-6 DOI:10.1038/s41524-020-0336-3.
"Machine learning applications for ELNES/XANES"
T. Mizoguchi and S. Kiyohara
Microscopy, 69 (2020) 92-109. DOI:10.1093/jmicro/dfz109
"Quantitative estimation of properties from core-loss spectrum via neural network"
S. Kiyohara, M. Tsubaki, Kunyen Liao, and T. Mizoguchi
J. Phys.: Materials, 2 (2019) 024003-1-9.
"Data-driven approach for the prediction and interpretation of core-electron loss spectroscopy"
K. Kiyohara, T. Miyata, K. Tsuda, and T. Mizoguchi
Scientific Reports, 8 (2018) 13548-1-12.
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- メ`ルアドレス teru[at]iis.u-tokyo.ac.jp
☆畏温岳液を葵に崔き算えてください
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