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Multicomponent signal unmixing from nanoheterostructures: overcoming the traditional challenges of nanoscale X-ray analysis via machine learning.
Rossouw, David; Burdet, Pierre; de la Peña, Francisco; Ducati, Caterina; Knappett, Benjamin R; Wheatley, Andrew E H; Midgley, Paul A.
Afiliación
  • Rossouw D; †Department of Materials Science and Metallurgy, University of Cambridge, 27 Charles Babbage Road, Cambridge CB3 0FS, United Kingdom.
  • Burdet P; †Department of Materials Science and Metallurgy, University of Cambridge, 27 Charles Babbage Road, Cambridge CB3 0FS, United Kingdom.
  • de la Peña F; †Department of Materials Science and Metallurgy, University of Cambridge, 27 Charles Babbage Road, Cambridge CB3 0FS, United Kingdom.
  • Ducati C; †Department of Materials Science and Metallurgy, University of Cambridge, 27 Charles Babbage Road, Cambridge CB3 0FS, United Kingdom.
  • Knappett BR; ‡Department of Chemistry, University of Cambridge, Lensfield Road, Cambridge CB2 1EW, United Kingdom.
  • Wheatley AE; ‡Department of Chemistry, University of Cambridge, Lensfield Road, Cambridge CB2 1EW, United Kingdom.
  • Midgley PA; †Department of Materials Science and Metallurgy, University of Cambridge, 27 Charles Babbage Road, Cambridge CB3 0FS, United Kingdom.
Nano Lett ; 15(4): 2716-20, 2015 Apr 08.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-25760234
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Difracción de Rayos X / Interpretación de Imagen Asistida por Computador / Microscopía Electrónica de Transmisión / Nanopartículas de Magnetita / Aprendizaje Automático Idioma: En Revista: Nano Lett Año: 2015 Tipo del documento: Article País de afiliación: Reino Unido
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