Xrd Regression
XRD 회귀 작업은 나노물질의 구조도를 통해 X선 회절 산란 강도를 예측하는 것을 목표로 합니다. 이 작업은 나노물질의 원자 배열을 그래프 데이터로 표현하고, 기계 학습 모델을 사용하여 XRD 패턴을 정확히 예측하기 위한 회귀 분석을 수행합니다. 이는 재료 과학에서 중요한 응용 가치를 가지며, 새로운 재료의 발견과 성능 최적화를 가속화할 수 있습니다.
XRD 회귀 작업은 나노물질의 구조도를 통해 X선 회절 산란 강도를 예측하는 것을 목표로 합니다. 이 작업은 나노물질의 원자 배열을 그래프 데이터로 표현하고, 기계 학습 모델을 사용하여 XRD 패턴을 정확히 예측하기 위한 회귀 분석을 수행합니다. 이는 재료 과학에서 중요한 응용 가치를 가지며, 새로운 재료의 발견과 성능 최적화를 가속화할 수 있습니다.