华为云使能国网河南电力获“多云管理平台优秀案例”
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国南电图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读,网河投稿邮箱:[email protected].投稿以及内容合作可加编辑微信:cailiaorenVIP.。
有很多小伙伴已经加入了我们,力获但是还满足不了我们的需求,期待更多的优秀作者加入,有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。目前,管理机器学习在材料科学中已经得到了一些进展,如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。随后开发了回归模型来预测铜基、平台铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,平台同样取得了较好结果,利用AFLOW在线存储库中的材料数据,他们进一步提高了这些模型的准确性。
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发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),国南电所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合(图3-4)。
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近日,案例王海良课题组利用XANES等先进表征技术研究富含缺陷的单晶超薄四氧化三钴纳米片及其电化学性能(Adv.EnergyMater.2018,8,1701694),如图一所示。Kim课题组在锂硫电池的正极研究中利用原位TEM等形貌和结构的表征,云使优秀深入的研究了材料的电化学性能与其形貌和结构的关系(Adv.EnergyMater.,2017,7,1602078.),云使优秀如图三所示。
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