Počet záznamů: 1
Development and Optimization of VGF-GaAs Crystal Growth Process Using Data Mining and Machine Learning Techniques
- 1.
SYSNO 0547633 Název Development and Optimization of VGF-GaAs Crystal Growth Process Using Data Mining and Machine Learning Techniques Tvůrce(i) Dropka, N. (DE)
Böttcher, K. (DE)
Holeňa, Martin (UIVT-O) SAI, RIDZdroj.dok. Crystals. Roč. 11, č. 10 (2021). - : MDPI Číslo článku 1218 Druh dok. Článek v odborném periodiku Grant GA18-18080S GA ČR - Grantová agentura ČR, CZ - Česká republika Institucionální podpora UIVT-O - RVO:67985807 Jazyk dok. eng Země vyd. CH Klíč.slova VGF-GaAs growth * machine learning * data mining * decision trees * correlation analysis * PCA biplot * k-means clustering Spolupracující instituce Leibniz-Institut für Kristallzüchtung, Berlin (Německo)
Leibniz Institute for Catalysis, Rostock (Německo)URL http://dx.doi.org/10.3390/cryst11101218 Trvalý link http://hdl.handle.net/11104/0323829 Název souboru Staženo Velikost Komentář Verze Přístup 0547633-afin.pdf 3 3.2 MB OA CC BY 4.0 Vydavatelský postprint povolen
Počet záznamů: 1