One‐Shot Active Learning for Globally Optimal Battery Electrolyte Conductivity

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch

Erschienen in
In: Batteries & Supercaps ; 5 (2022), 10. - Art.-Nr. e202200228. - eISSN 2566-6223

Klassifikation
Chemie
Schlagwort
Aktives maschinelles Lernen
Batterie
Elektrolyt
Maschinelles Lernen
Optimierung

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Ulm
(wer)
Universität Ulm
(wann)
2022
Urheber
Rahmanian, Fuzhan
Vogler, Monika
Wölke, Christian
Yan, Peng
Winter, Martin
Cekic‐Laskovic, Isidora
Stein, Helge S.

DOI
10.18725/OPARU-50141
URN
urn:nbn:de:bsz:289-oparu-50217-3
Rechteinformation
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
25.03.2025, 13:50 MEZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Rahmanian, Fuzhan
  • Vogler, Monika
  • Wölke, Christian
  • Yan, Peng
  • Winter, Martin
  • Cekic‐Laskovic, Isidora
  • Stein, Helge S.
  • Universität Ulm

Entstanden

  • 2022

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