Bücher von Arathi Choppaktla

La conférence "Unveiling the Crystal Lattice: AI-Enhanced XRD Analysis" se penche sur la fusion révolutionnaire des techniques de diffraction des rayons X (XRD) et des algorithmes d'intelligence artificielle (AI). La DRX restant la pierre angulaire de la caractérisation des matériaux, le livre explore la manière dont l'intégration de l'IA améliore la précision, la vitesse et l'efficacité de l'analyse DRX, ouvrant ainsi de nouvelles frontières pour la recherche et les applications industrielles.Le livre commence par établir une base solide pour l'analyse XRD, en soulignant son importance, son contexte historique et ses défis. Il présente ensuite le concept d'IA et son impact potentiel sur l'analyse XRD. Il se penche ensuite sur les principes fondamentaux de la diffraction des rayons X, offrant aux lecteurs une compréhension complète de la technique.Diverses techniques traditionnelles d'analyse XRD, y compris l'analyse qualitative et quantitative, l'analyse de texture et l'analyse des contraintes résiduelles, sont explorées. Le livre se penche ensuite sur l'apprentissage automatique et son application à l'analyse XRD, couvrant le prétraitement des données, la sélection des caractéristiques, les algorithmes de classification, les algorithmes de régression et l'utilisation des réseaux neuronaux et de l'apprentissage profond.

"Unveiling the Crystal Lattice: AI-Enhanced XRD Analysis" investiga a fusão revolucionária de técnicas de difração de raios X (XRD) com algoritmos de inteligência artificial (AI). Uma vez que a XRD continua a ser a pedra angular da caraterização de materiais, o livro explora a forma como a integração da IA melhora a precisão, a velocidade e a eficiência da análise XRD, abrindo novas fronteiras para a investigação e aplicações industriais.O livro começa por estabelecer uma base sólida na análise XRD, destacando a sua importância, contexto histórico e desafios. Em seguida, introduz o conceito de IA e o seu potencial impacto na análise XRD. A partir daí, aprofunda os fundamentos da difração de raios X, proporcionando aos leitores uma compreensão abrangente da técnica.São exploradas várias técnicas tradicionais de análise de XRD, incluindo análise qualitativa e quantitativa, análise de textura e análise de tensão residual. Em seguida, o livro aprofunda a aprendizagem automática e a sua aplicação na análise XRD, abrangendo o pré-processamento de dados, a seleção de características, os algoritmos de classificação, os algoritmos de regressão e a utilização de redes neuronais e aprendizagem profunda.

"Svelare il reticolo cristallino: AI-Enhanced XRD Analysis" approfondisce la rivoluzionaria fusione delle tecniche di diffrazione dei raggi X (XRD) con gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI). Poiché la XRD rimane una pietra miliare per la caratterizzazione dei materiali, il libro esplora come l'integrazione dell'IA migliori l'accuratezza, la velocità e l'efficienza dell'analisi XRD, aprendo nuove frontiere per la ricerca e le applicazioni industriali.Il libro inizia stabilendo una solida base per l'analisi XRD, evidenziandone l'importanza, il contesto storico e le sfide. Introduce poi il concetto di IA e il suo potenziale impatto sull'analisi XRD. Da qui, approfondisce i fondamenti della diffrazione dei raggi X, fornendo ai lettori una comprensione completa della tecnica.Vengono esplorate varie tecniche tradizionali di analisi XRD, tra cui l'analisi qualitativa e quantitativa, l'analisi della struttura e l'analisi delle sollecitazioni residue. Il libro si addentra poi nell'apprendimento automatico e nella sua applicazione all'analisi XRD, trattando la pre-elaborazione dei dati, la selezione delle caratteristiche, gli algoritmi di classificazione, gli algoritmi di regressione e l'uso delle reti neurali e del deep learning.

"Desvelando la red cristalina: AI-Enhanced XRD Analysis" profundiza en la revolucionaria fusión de las técnicas de difracción de rayos X (DRX) con algoritmos de inteligencia artificial (IA). Dado que la DRX sigue siendo una piedra angular para la caracterización de materiales, el libro explora cómo la integración de la IA mejora la precisión, velocidad y eficiencia del análisis de DRX, abriendo nuevas fronteras para la investigación y las aplicaciones industriales.El libro comienza estableciendo una base sólida en el análisis XRD, destacando su importancia, contexto histórico y retos. A continuación, introduce el concepto de IA y su impacto potencial en el análisis DRX. A partir de ahí, profundiza en los fundamentos de la difracción de rayos X, proporcionando a los lectores una comprensión completa de la técnica.Se exploran varias técnicas tradicionales de análisis XRD, incluyendo el análisis cualitativo y cuantitativo, el análisis de textura y el análisis de tensión residual. A continuación, el libro profundiza en el aprendizaje automático y su aplicación en el análisis de DRX, abarcando el preprocesamiento de datos, la selección de características, los algoritmos de clasificación, los algoritmos de regresión y el uso de redes neuronales y aprendizaje profundo.

"Entschleierung des Kristallgitters: AI-Enhanced XRD Analysis" befasst sich mit der revolutionären Verschmelzung von Röntgenbeugungstechniken (XRD) mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz (AI). Da die Röntgendiffraktometrie nach wie vor ein Eckpfeiler der Materialcharakterisierung ist, wird in diesem Buch untersucht, wie die Integration von KI die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Effizienz der Röntgendiffraktometrie-Analyse verbessert und damit neue Möglichkeiten für Forschung und industrielle Anwendungen eröffnet.Das Buch beginnt mit der Schaffung einer soliden Grundlage für die XRD-Analyse und hebt deren Bedeutung, historischen Kontext und Herausforderungen hervor. Anschließend wird das Konzept der künstlichen Intelligenz und ihre potenziellen Auswirkungen auf die XRD-Analyse vorgestellt. Danach werden die Grundlagen der Röntgenbeugung erläutert, um dem Leser ein umfassendes Verständnis der Technik zu vermitteln.Verschiedene traditionelle XRD-Analysetechniken, einschließlich qualitativer und quantitativer Analyse, Texturanalyse und Eigenspannungsanalyse, werden erkundet. Anschließend befasst sich das Buch mit dem maschinellen Lernen und seiner Anwendung in der Röntgenbeugungsanalyse, wobei die Vorverarbeitung von Daten, die Auswahl von Merkmalen, Klassifizierungsalgorithmen, Regressionsalgorithmen und der Einsatz von neuronalen Netzen und Deep Learning behandelt werden.