Artificial Intelligence for Materials Informatics
Sorozatcím: Studies in Computational Intelligence; 1213;
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 213.99
-
88 752 Ft (84 526 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 17 750 Ft off)
- Kedvezményes ár 71 002 Ft (67 621 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
88 752 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Springer Nature Switzerland
- Megjelenés dátuma 2025. július 30.
- Kötetek száma 1 pieces, Book
- ISBN 9783031899829
- Kötéstípus Keménykötés
- Terjedelem247 oldal
- Méret 235x155 mm
- Nyelv angol
- Illusztrációk XII, 247 p. 152 illus., 146 illus. in color. Illustrations, black & white 683
Kategóriák
Hosszú leírás:
"
This comprehensive book explores the transformative impact of AI on materials informatics, delving into machine learning/deep learning, and material knowledge representation. Embracing the transformative power of artificial intelligence (AI), the field of materials informatics has witnessed a remarkable revolution in its methodology and applications. AI has revolutionized the field of materials informatics, enabling researchers to discover, design, and optimize materials with enhanced properties at an accelerated pace. It showcases how AI is accelerating materials discovery, property prediction, providing case studies, and a comprehensive bibliography for further exploration. This essential resource equips researchers, scientists, and engineers with the knowledge and tools to harness the power of AI for groundbreaking advancements in materials science.
" TöbbTartalomjegyzék:
"
Topological indices-based vector representation of graphs.- Toxicity Prediction Using Convolutional Neural Networks: A Study of Deep Learning Approach.- AI and ML in Polymer Science: Enhancing Material Informatics through Predictive Modelling.- Transforming Carbon-Based Material: The Role of AI and ML Regression Techniques in Material Science.- Physics Informed Neural Networks: Fundamentals & Application to Phase Field Models.- Application of AI to help leverage Density Functional Theory computations in Materials Informatics.- XAI Approaches in Genetic Biomaterial Analysis.- AI-Driven Robotic Solutions in Material Engineering.- Implications of high-entropy energy materials in healthcare, environment and agriculture, along with the applications of artificial intelligence.- Advancements in Agricultural Materials: Machine Learning Models for Precision Fertilizer Prediction.
" Több
