Machine Learning na Física, Química, e Ciência de Materiais: Descoberta e Design de Materiais (2021)
- Authors:
- Autor USP: FAZZIO, ADALBERTO - IF
- Unidade: IF
- DOI: 10.1590/1806-9126-RBEF-2020-0407
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: Sociedade Brasileira de Fısica
- Publisher place: São Paulo
- Date published: 2021
- Source:
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 43, suppl. 1, e20200407, 2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
SCHLEDER, Gabriel R e FAZZIO, Adalberto. Machine Learning na Física, Química, e Ciência de Materiais: Descoberta e Design de Materiais. v. 43, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2020-0407. Acesso em: 10 out. 2024. -
APA
Schleder, G. R., & Fazzio, A. (2021). Machine Learning na Física, Química, e Ciência de Materiais: Descoberta e Design de Materiais, 43. doi:10.1590/1806-9126-RBEF-2020-0407 -
NLM
Schleder GR, Fazzio A. Machine Learning na Física, Química, e Ciência de Materiais: Descoberta e Design de Materiais [Internet]. 2021 ; 43[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2020-0407 -
Vancouver
Schleder GR, Fazzio A. Machine Learning na Física, Química, e Ciência de Materiais: Descoberta e Design de Materiais [Internet]. 2021 ; 43[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2020-0407 - Electronic and structural properties of complex defects in GaAs
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Informações sobre o DOI: 10.1590/1806-9126-RBEF-2020-0407 (Fonte: oaDOI API)
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