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机器学习在化学气相沉积中的应用研究进展

Advances on Application of Machine Learning in Chemical Vapor Deposition

作     者:谢炜 明帅强 夏洋 周兰江 XIE Wei;MING Shuaiqiang;XIA Yang;ZHOU Lanjiang

作者机构:昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650000 嘉兴中科微电子仪器与设备工程中心浙江嘉兴314000 

出 版 物:《材料科学与工程学报》 (Journal of Materials Science and Engineering)

年 卷 期:2024年第42卷第2期

页      面:331-339页

学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

基  金:中科院关键技术团队资助项目(GJJSTD20200003) 

主  题:化学气相沉积 无机材料 薄膜 机器学习 

摘      要:化学气相沉积技术是一种近几十年发展起来的制备无机材料的化工技术。随着机器学习技术的发展,其在化学气相沉积领域也发挥着不小的作用。基于此,本文概述了化学气相沉积的原理与机器学习的发展历程,分析了机器学习在化学气相沉积中的典型应用,总结并分析了未来应用的发展趋势。

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