Machine learning unveils composition-property relationships in chalcogenide glasses (2022)
Fonte: Acta Materialia. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROPRIEDADES DOS MATERIAIS, VIDRO
ABNT
MASTELINI, Saulo Martiello et al. Machine learning unveils composition-property relationships in chalcogenide glasses. Acta Materialia, v. No 2022, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2022.118302. Acesso em: 31 ago. 2024.APA
Mastelini, S. M., Cassar, D. R., Alcobaça, E., Botari, T., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Zanotto, E. D. (2022). Machine learning unveils composition-property relationships in chalcogenide glasses. Acta Materialia, No 2022, 1-13. doi:10.1016/j.actamat.2022.118302NLM
Mastelini SM, Cassar DR, Alcobaça E, Botari T, Carvalho ACP de LF de, Zanotto ED. Machine learning unveils composition-property relationships in chalcogenide glasses [Internet]. Acta Materialia. 2022 ; No 2022 1-13.[citado 2024 ago. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2022.118302Vancouver
Mastelini SM, Cassar DR, Alcobaça E, Botari T, Carvalho ACP de LF de, Zanotto ED. Machine learning unveils composition-property relationships in chalcogenide glasses [Internet]. Acta Materialia. 2022 ; No 2022 1-13.[citado 2024 ago. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.actamat.2022.118302