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| Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1353016293 |
| Titel | Machine learning‐enabled tomographic imaging of chemical short‐range atomic ordering / Yue Li, Timoteo Colnaghi, Yilun Gong, Huaide Zhang, Yuan Yu, Ye Wei, Bin Gan, Min Song, Andreas Marek, Markus Rampp, Siyuan Zhang, Zongrui Pei, Matthias Wuttig, Sheuly Ghosh, Fritz Körmann, Jörg Neugebauer, Zhangwei Wang, Baptiste Gault |
| Person(en) |
Li, Yue (Verfasser) Colnaghi, Timoteo (Verfasser) Gong, Yilun (Verfasser) Zhang, Huaide (Verfasser) Yu, Yuan (Verfasser) Wei, Ye (Verfasser) Gan, Bin (Verfasser) Song, Min (Verfasser) Marek, Andreas (Verfasser) Rampp, Markus (Verfasser) Zhang, Siyuan (Verfasser) Pei, Zongrui (Verfasser) Wuttig, Matthias (Verfasser) Ghosh, Sheuly (Verfasser) Körmann, Fritz (Verfasser) Neugebauer, Jörg (Verfasser) Wang, Zhangwei (Verfasser) Gault, Baptiste (Verfasser) |
| Verlag | Berlin : Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) |
| Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2025 |
| Umfang/Format | Online-Ressource (pdf) |
| Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:kobv:b43-623777 DOI: 10.1002/adma.202407564 |
| URL | (kostenfrei zugänglich) |
| Sprache(n) | Englisch (eng) |
| Anmerkungen | In: Advanced materials, 36, 44, S. 1-9 |
| DDC-Notation | 616.075 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
| Sachgruppe(n) | 610 Medizin, Gesundheit |
| Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |
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