Understanding the three-dimensional multiscale porous microstructures by applying deep neural networks
Understanding the three-dimensional multiscale porous microstructures by applying deep neural networks
应用深度神经网络理解三维多尺度多孔微结构
批准号：
21K14090
负责人：
SCIAZKO Anna
金额：
$3.0万
依托单位：
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2021-04-01 至 2023-03-31
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Synthesizing Electrode Microstructures with Predefined Spatial Gradients By Conditional Generative Adversarial Networks
通过条件生成对抗网络合成具有预定义空间梯度的电极微结构
通过条件生成对抗网络合成具有预定义空间梯度的电极微结构
DOI：
--
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Yamagishi, R., Sciazko, A., Komatsu, Y., and Shikazono, N.]
通讯作者：
N.
Prediction of Microstructure Evolutions in Solid Oxide Cell Electrodes with Unsupervised Image-to-Image Translation Networks
使用无监督图像到图像转换网络预测固体氧化物电池电极的微观结构演变
使用无监督图像到图像转换网络预测固体氧化物电池电极的微观结构演变
DOI：
--
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Sciazko, A., Komatsu, Y. and Shikazono, N.]
通讯作者：
N.
DOI：
10.1016/j.jpowsour.2022.231228
发表时间：
2022-03
期刊：
Journal of Power Sources
影响因子：
9.2
作者：
[Zhufeng Ouyang;Y. Komatsu;A. Sciazko;J. Onishi;K. Nishimura;N. Shikazono]
通讯作者：
Zhufeng Ouyang;Y. Komatsu;A. Sciazko;J. Onishi;K. Nishimura;N. Shikazono
Degradation predictions of solid oxide cells through Electrochemical Impedance Spectra with Long Short-Term Memory Neural Network
通过电化学阻抗谱和长短期记忆神经网络对固体氧化物电池的降解进行预测
通过电化学阻抗谱和长短期记忆神经网络对固体氧化物电池的降解进行预测
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Yamagishi, R., Sciazko, A., Komatsu, Y., Nishimura, K. and Shikazono, N.]
通讯作者：
N.
Machine Learning Methods for Predicting Microstructural Changes in Solid Oxide Cell Electrodes
预测固体氧化物电池电极微观结构变化的机器学习方法
预测固体氧化物电池电极微观结构变化的机器学习方法
DOI：
--
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Sciazko, A., Yamagishi, R., Komatsu, Y., Ouyang, Z., Onishi, J., Nishimura, K., Shikazono, N.]
通讯作者：
N.
共 12 条
国内基金
海外基金
Understanding structural evolution of galaxies with machine learning
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批准号：
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项目类别：省市级项目
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资助金额：10.0万元
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批准年份：2022
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负责人：Nicola Rosario Napolitano
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依托单位：