Exploring the limitations of kNN noisy feature detection and recovery for self-driving labs
Self-driving laboratories (SDLs) have shown promise to accelerate materials discovery by integrating machine learning with automated experimental platforms. However, errors in the capture of input parameters may corrupt the features used to model system performance, compromising current and future c...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , , , , , |
|---|---|
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
IOP Publishing
2026-01-01
|
| Loạt: | Machine Learning: Science and Technology |
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://doi.org/10.1088/2632-2153/ae466f |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|