Discovering deposition process regimes: leveraging unsupervised learning for process insights, surrogate modeling, and sensitivity analysis

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Suntaxi, Geremy Loachamín, Papavasileiou, Paris, Koronaki, Eleni D., Giovanis, Dimitrios G., Gakis, Georgios, Aviziotis, Ioannis G., Kathrein, Martin, Pozzetti, Gabriele, Czettl, Christoph, Bordas, Stéphane P. A., Boudouvis, Andreas G.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Chemical Physics Machine Learning Systems and Control Applications
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https://arxiv.org/abs/2405.18444