Perovskite Oxides Data Project

(Spanish below)

Live Demo

You can see this project live on GitHub Pages at the following address: Live Demo

Introduction

This project hosts a comprehensive dataset and predictive models for La0.8Sr0.2MnxCoyFezO3±𝞭 perovskite oxides. It includes both experimental data and machine learning model (MLM) predictions, providing a robust foundation for analysis and further research.

Features

• Data Categories:
  • Experimental Data: Collected through various advanced techniques.
  • Machine Learning Model Data: Predictions generated using a random forest model.
• Dynamic Data Rendering: Users can select data types and properties from dropdown menus to render the specified data.
• CSV to HTML: Python scripts are used to convert CSV data into HTML for easy visualization.

Acknowledgements

This project was developed in cooperation with Carlota Bozal-Ginesta from the IREC (Fundació Institut de Recerca en Energia de Catalunya / Catalan Energy Research Institute Foundation) from February till June 2024.

Proyecto de Datos de Óxidos de Perovskita

Demostración en Vivo

Puedes ver este proyecto en vivo en GitHub Pages en la siguiente dirección: Demostración en Vivo

Introducción

Este proyecto alberga un conjunto de datos integral y modelos predictivos para óxidos de perovskita La0.8Sr0.2MnxCoyFezO3±𝞭. Incluye tanto datos experimentales como predicciones del modelo de aprendizaje automático (MLM), proporcionando una base sólida para el análisis e investigación.

Características

• Categorías de Datos:
  • Datos Experimentales: Recogidos a través de varias técnicas avanzadas.
  • Datos del Modelo de Aprendizaje Automático: Predicciones generadas usando un modelo de bosque aleatorio.
• Renderizado Dinámico de Datos: Los usuarios pueden seleccionar tipos de datos y propiedades de los menús desplegables para renderizar los datos especificados.
• CSV a HTML: Se utilizan scripts de Python para convertir datos CSV en HTML para una visualización fácil.

Reconocimientos

Este proyecto fue desarrollado en cooperación con Carlota Bozal-Ginesta del IREC (Fundació Institut de Recerca en Energia de Catalunya / Fundación Instituto de Investigación en Energía de Cataluña) desde febrero hasta junio de 2024.