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Accelerated discovery of 3D printing materials using data-driven multiobjective optimization

计算机科学 3D打印 数据科学 纳米技术 材料科学 复合材料
作者
Timothy Erps,Michael Foshey,Mina Konaković Luković,Wan Shou,Hanns Hagen Goetzke,Hervé Dietsch,Klaus Stoll,Bernhard von Vacano,Wojciech Matusik
出处
期刊：Science Advances [American Association for the Advancement of Science (AAAS)]
日期：2021-10-15 卷期号：7 (42) 被引量：86
链接
science.org europepmc.org europepmc.org nih.gov arxiv.org arxiv.org nih.govdoi.org
标识
DOI：10.1126/sciadv.abf7435
摘要
Machine learning can aid the discovery of useful 3D printing material formulations.
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