Entschleierung des Kristallgitters: AI-unterstützte XRD-Analyse

"Entschleierung des Kristallgitters: AI-Enhanced XRD Analysis" befasst sich mit der revolutionären Verschmelzung von Röntgenbeugungstechniken (XRD) mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz (AI). Da die Röntgendiffraktometrie nach wie vor ein Eckpfeiler der Materialcharakterisierung ist, wird in diesem Buch untersucht, wie die Integration von KI die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Effizienz der Röntgendiffraktometrie-Analyse verbessert und damit neue Möglichkeiten für Forschung und industrielle Anwendungen eröffnet.Das Buch beginnt mit der Schaffung einer soliden Grundlage für die XRD-Analyse und hebt deren Bedeutung, historischen Kontext und Herausforderungen hervor. Anschließend wird das Konzept der künstlichen Intelligenz und ihre potenziellen Auswirkungen auf die XRD-Analyse vorgestellt. Danach werden die Grundlagen der Röntgenbeugung erläutert, um dem Leser ein umfassendes Verständnis der Technik zu vermitteln.Verschiedene traditionelle XRD-Analysetechniken, einschließlich qualitativer und quantitativer Analyse, Texturanalyse und Eigenspannungsanalyse, werden erkundet. Anschließend befasst sich das Buch mit dem maschinellen Lernen und seiner Anwendung in der Röntgenbeugungsanalyse, wobei die Vorverarbeitung von Daten, die Auswahl von Merkmalen, Klassifizierungsalgorithmen, Regressionsalgorithmen und der Einsatz von neuronalen Netzen und Deep Learning behandelt werden.

Autorentext

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.

Klappentext

"Entschleierung des Kristallgitters: AI-Enhanced XRD Analysis" befasst sich mit der revolutionären Verschmelzung von Röntgenbeugungstechniken (XRD) mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz (AI). Da die Röntgendiffraktometrie nach wie vor ein Eckpfeiler der Materialcharakterisierung ist, wird in diesem Buch untersucht, wie die Integration von KI die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Effizienz der Röntgendiffraktometrie-Analyse verbessert und damit neue Möglichkeiten für Forschung und industrielle Anwendungen eröffnet.Das Buch beginnt mit der Schaffung einer soliden Grundlage für die XRD-Analyse und hebt deren Bedeutung, historischen Kontext und Herausforderungen hervor. Anschließend wird das Konzept der künstlichen Intelligenz und ihre potenziellen Auswirkungen auf die XRD-Analyse vorgestellt. Danach werden die Grundlagen der Röntgenbeugung erläutert, um dem Leser ein umfassendes Verständnis der Technik zu vermitteln.Verschiedene traditionelle XRD-Analysetechniken, einschließlich qualitativer und quantitativer Analyse, Texturanalyse und Eigenspannungsanalyse, werden erkundet. Anschließend befasst sich das Buch mit dem maschinellen Lernen und seiner Anwendung in der Röntgenbeugungsanalyse, wobei die Vorverarbeitung von Daten, die Auswahl von Merkmalen, Klassifizierungsalgorithmen, Regressionsalgorithmen und der Einsatz von neuronalen Netzen und Deep Learning behandelt werden.