Artificial Intelligence for Materials Informatics by Sachin Kumar, S.; Ashok, Neelesh; Sukumar, N. ;

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
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.

88 752 Ft (84 526 Ft + 5% áfa)
Kedvezmény(ek) 20% (cc. 17 750 Ft off)
Kedvezményes ár 71 002 Ft (67 621 Ft + 5% áfa)

88 752 Ft

Beszerezhetőség

Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

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

Kategóriák

Mesterséges intelligencia A mérnöki tudományok általános kérdései Operációs rendszerek és grafikus felhasználói felületek Üzemmérnöki tudományok Gépészmérnöki tudományok Adatbázis kezelő szoftverek Mesterséges intelligencia (karitatív célú kampány) Adatbázis kezelő szoftverek (karitatív célú kampány) Üzemmérnöki tudományok (karitatív célú kampány) Operációs rendszerek és grafikus felhasználói felületek (karitatív célú kampány) A mérnöki tudományok általános kérdései (karitatív célú kampány) Gépészmérnöki tudományok (karitatív célú kampány)

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.

Több

Tartalomjegyzék:

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

Mostanában megtekintett