A data-driven approach for the modeling of a ball-milled dispersion of BaTiO 3 nanoparticles
Rattachement africain : jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Wet-state ball milling of ceramic nanoparticles is analyzed by machine learning and machine-learning-assisted model formulation. A linear model formula is constructed from the high-impact input features revealed in the machine learning. The formula explains the relation between the ball-milling conditions and hydrodynamic size with less precision but better analytical processability compared to the original machine learning.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé, mais le titre doit être comparé manuellement.
- Titre Crossref
- A data-driven approach for the modeling of a ball-milled dispersion of BaTiO <sub>3</sub> nanoparticles
- Date Crossref
- 01/01/2026
- Éditeur
- Royal Society of Chemistry (RSC)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology pays non établi dans la noticeOrganisme public
-
Research Institute for Chemical Process Technology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Materials DX Research Center pays non établi dans la noticeStructure de recherche
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Research Institute for Chemical Process Technology et Materials DX Research Center.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.