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"Svelare il reticolo cristallino: AI-Enhanced XRD Analysis" approfondisce la rivoluzionaria fusione delle tecniche di diffrazione dei raggi X (XRD) con gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI). Poiché la XRD rimane una pietra miliare per la caratterizzazione dei materiali, il libro esplora come l'integrazione dell'IA migliori l'accuratezza, la velocità e l'efficienza dell'analisi XRD, aprendo nuove frontiere per la ricerca e le applicazioni industriali.Il libro inizia stabilendo una solida base per l'analisi XRD, evidenziandone l'importanza, il contesto storico e le sfide. Introduce poi…mehr

Produktbeschreibung
"Svelare il reticolo cristallino: AI-Enhanced XRD Analysis" approfondisce la rivoluzionaria fusione delle tecniche di diffrazione dei raggi X (XRD) con gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI). Poiché la XRD rimane una pietra miliare per la caratterizzazione dei materiali, il libro esplora come l'integrazione dell'IA migliori l'accuratezza, la velocità e l'efficienza dell'analisi XRD, aprendo nuove frontiere per la ricerca e le applicazioni industriali.Il libro inizia stabilendo una solida base per l'analisi XRD, evidenziandone l'importanza, il contesto storico e le sfide. Introduce poi il concetto di IA e il suo potenziale impatto sull'analisi XRD. Da qui, approfondisce i fondamenti della diffrazione dei raggi X, fornendo ai lettori una comprensione completa della tecnica.Vengono esplorate varie tecniche tradizionali di analisi XRD, tra cui l'analisi qualitativa e quantitativa, l'analisi della struttura e l'analisi delle sollecitazioni residue. Il libro si addentra poi nell'apprendimento automatico e nella sua applicazione all'analisi XRD, trattando la pre-elaborazione dei dati, la selezione delle caratteristiche, gli algoritmi di classificazione, gli algoritmi di regressione e l'uso delle reti neurali e del deep learning.
Autorenporträt
Mme C. Arathi est professeur adjoint de physique, sciences fondamentales, GNITS. Elle est titulaire d'une maîtrise en sciences de l'Université d'Osmania. Elle a treize ans d'expérience dans l'enseignement et sept ans dans l'ingénierie physique. Ses recherches portent sur la physique computationnelle, la science des matériaux et l'informatique quantique.