标题 |
Computational Prediction of Critical Temperatures of Superconductors Based on Convolutional Gradient Boosting Decision Trees
基于卷积梯度推进决策树的超导体临界温度计算预测
相关领域
卷积神经网络
梯度升压
计算机科学
Boosting(机器学习)
人工智能
深度学习
决策树
超导电性
特征提取
模式识别(心理学)
特征(语言学)
交替决策树
机器学习
物理
凝聚态物理
决策树学习
随机森林
增量决策树
语言学
哲学
|
网址 | |
DOI | |
其它 |
期刊:IEEE Access 作者:Yabo Dan; Rongzhi Dong; Zhuo Cao; Xiang Li; Chengcheng Niu; et al 出版日期:2020-01-01 |
求助人 | |
下载 | 该求助完结已超 24 小时,文件已从服务器自动删除,无法下载。 |
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
|