InSpecLearn4SDL: Interpretable Spectral Features Predict Conductivity in Self-Driving Doped Conjugated Polymer Labs

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Mishra, Ankush Kumar, Mauthe, Jacob P., Luke, Nicholas, Amassian, Aram, Ganapathysubramanian, Baskar
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Materials Science Soft Condensed Matter Machine Learning
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https://arxiv.org/abs/2509.21330