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Zeitschriftenartikel

Revealing in-plane grain boundary composition features through machine learning from atom probe tomography data

MPG-Autoren
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Zhou,  Xuyang
Atom Probe Tomography, Microstructure Physics and Alloy Design, Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH, Max Planck Society;
The University of Alabama, Department of Metallurgical Materials Engineering, 35487 Tuscaloosa, AL, USA;

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Wei,  Ye
Hydrogen in Energy Materials, Project Groups, Microstructure Physics and Alloy Design, Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH, Max Planck Society;

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Kühbach,  Markus Tobias
Theory and Simulation, Microstructure Physics and Alloy Design, Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH, Max Planck Society;
Fritz Haber Institute, Max Planck Society;

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Zhao,  Huan
Mechanism-based Alloy Design, Microstructure Physics and Alloy Design, Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH, Max Planck Society;

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Raabe,  Dierk
Microstructure Physics and Alloy Design, Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH, Max Planck Society;

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Gault,  Baptiste
Atom Probe Tomography, Microstructure Physics and Alloy Design, Max-Planck-Institut für Eisenforschung GmbH, Max Planck Society;
Imperial College, Royal School of Mines, Department of Materials, London, SW7 2AZ, UK;

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Zitation

Zhou, X., Wei, Y., Kühbach, M. T., Zhao, H., Vogel, F., Kamachali, R. D., et al. (2022). Revealing in-plane grain boundary composition features through machine learning from atom probe tomography data. Acta Materialia, 226: 117633. doi:10.1016/j.actamat.2022.117633.


Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-D561-9
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