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Bayesian optimization for extreme high-speed laser material deposition
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In
9th International Congress on Laser Advanced Materials Processing / Guest Editors: Hiromi Teraoka and Yasuhiro Okamoto
In
Journal of laser applications : JLA 37(4), Seiten/Artikel-Nr.:042013
2025
Online
DOI: 10.2351/7.0001906
DOI: 10.18154/RWTH-2025-08102
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1019041/files/1019041.pdf
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Data Science im Maschinenbau (422610)
- Fraunhofer-Institut für Lasertechnik - ILT (053100)
- Lehrstuhl für Technologie optischer Systeme (418910)
- Internet of Production (080067)
- Fachgruppe Informatik (120000)
Projekte
- WS-A.III - Functional Perspective (X080067-WS-A.III) (X080067-WS-A.III)
- HDS LEE - Helmholtz School for Data Science in Life, Earth and Energy (HDS LEE) (HDS-LEE-20190612) (HDS-LEE-20190612)
- DFG project G:(GEPRIS)390621612 - EXC 2023: Internet of Production (IoP) (390621612) (390621612)
- Doktorandenprogramm (PHD-PROGRAM-20170404) (PHD-PROGRAM-20170404)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 530
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article/Contribution to a conference proceedings
Format
online
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-105016723348
WOS Core Collection: WOS:001580395700001
Interne Identnummern
RWTH-2025-08102
Datensatz-ID: 1019041
Beteiligte Länder
Germany
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; 
; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Electronics and Telecommunications Collection ; Current Contents - Engineering, Computing and Technology ; Essential Science Indicators ; IF < 5 ; JCR ; National-Konsortium ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
PDF