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Machine learning ensures rapid and precise selection of gold sea-urchin-like nanoparticles for desired light-to-plasmon resonance

表面等离子共振 等离子体子 选择（遗传算法） 纳米颗粒 胶体金 材料科学 纳米技术 共振（粒子物理） 光电子学 计算机科学 物理 人工智能 粒子物理学
作者
Fei Pan,Chia‐Chen Wu,Yu-Lin Chen,Po-Yen Kung,Yen‐Hsun Su
出处
期刊：Nanoscale [Royal Society of Chemistry]
日期：2022-01-01 卷期号：14 (37): 13532-13541 被引量：10
链接
rsc.org unibas.ch nih.govdoi.org
标识
DOI：10.1039/d2nr03727k
摘要
Machine learning ensures rapid and precise selection of gold sea-urchin-like nanoparticles for anticipated light-to-plasmon resonance.
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