اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله کشف پتانسیل ترموالکتریک: رویکرد انباشت یادگیری ماشین برای آلیاژهای نیم هویسلر

ترجمه فارسی مقاله کشف پتانسیل ترموالکتریک: رویکرد انباشت یادگیری ماشین برای آلیاژهای نیم هویسلر

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Unlocking Thermoelectric Potential: A Machine Learning Stacking Approach for Half Heusler Alloys
عنوان مقاله به فارسی کشف پتانسیل ترموالکتریک: رویکرد انباشت یادگیری ماشین برای آلیاژهای نیم هویسلر
نویسندگان Vipin K. E, Prahallad Padhan
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 23
دسته بندی موضوعات Materials Science,Computational Physics,علوم مواد , فیزیک محاسباتی ,
توضیحات Submitted 1 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 23 pages , MSC Class: 00:General ACM Class: J.2; I.2.0
توضیحات به فارسی ارسال شده در 1 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: 23 صفحه ، MSC کلاس: 00: General ACM کلاس: J.2 ؛I.2.0

قیمت: 19,000 تومان

دانلود مقاله اصل انگلیسی + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 99,000 تومان

سفارش + خلاصه دو صفحه ای مقاله + پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی و ترجمه کامل آن، یک خلاصه دو صفحه‌ای فارسی و پادکست صوتی فارسی خلاصه مقاله را نیز دریافت خواهید کرد.

قیمت: 920,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Thermoelectric properties of Half Heusler alloys are predicted by adopting an ensemble modelling approach, specifically the stacking model integrated using Random Forest and XGBoost scheme. Leveraging a diverse dataset encompassing thermal conductivity, the Seebeck coefficient, electrical conductivity, and the figure of merit (ZT), the study demonstrates superior predictive performance of the stacking Model, outperforming individual base models with high R2 values. Key features such as temperature, mean Covalent Radius, and average deviation of the Gibbs energy per atom emerge as critical influencers, highlighting their pivotal roles in optimizing thermoelectric behavior. The unification of Random Forest and XGBoost in the stacking model effectively captures nuanced relationships, offering a holistic understanding of thermoelectric performance in Half Heusler alloys. This work advances predictive modelling in thermoelectricity and provides valuable insights for strategic material design, paving the way for enhanced efficiency and performance in thermoelectric applications. The ensemble modelling framework, coupled with insightful feature selection and meticulous engineering, establishes a robust foundation for future research in pursuing high-performance thermoelectric materials.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

خواص ترموالکتریک نیمی از آلیاژهای هوزلر با اتخاذ یک رویکرد مدل سازی گروه ، به طور خاص مدل انباشت یکپارچه با استفاده از برنامه Random Forest و XGBOOST پیش بینی می شود.با استفاده از یک مجموعه داده متنوع شامل هدایت حرارتی ، ضریب Seebeck ، هدایت الکتریکی و شکل شایستگی (ZT) ، این مطالعه عملکرد پیش بینی برتر مدل انباشته را نشان می دهد ، از مدل های پایه جداگانه با مقادیر R2 بالایی برخوردار است.ویژگی های کلیدی مانند دما ، میانگین شعاع کووالانسی و انحراف متوسط ​​انرژی گیبس در هر اتم به عنوان تأثیرگذار بحرانی ظاهر می شود و نقش اصلی آنها در بهینه سازی رفتار ترموالکتریک را برجسته می کند.اتحاد جنگل های تصادفی و XGBoost در مدل انباشت به طور موثری روابط ظریف را ضبط می کند و درک کاملی از عملکرد ترموالکتریک را در آلیاژهای نیمی از هوزلر ارائه می دهد.این کار مدل سازی پیش بینی کننده در ترموالکتری را پیشرفت می کند و بینش ارزشمندی را برای طراحی مواد استراتژیک فراهم می کند و راه را برای افزایش بهره وری و عملکرد در کاربردهای ترموالکتریک هموار می کند.چارچوب مدل سازی گروه ، همراه با انتخاب ویژگی های روشنگری و مهندسی دقیق ، بنیادی قوی برای تحقیقات آینده در پیگیری مواد ترموالکتریک با کارایی بالا ایجاد می کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.