厚普股份与荣程新能、液空厚普签署氢能领域合作
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2018年,股份在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。2机器学习简介所谓的机器学习就是赋予计算机人类的获得知识或技能的能力,荣域合然后利用这些知识和技能解决我们所需要解决的问题的过程。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线:程新原始数据(蓝色圆圈),传统拟合曲线(红线)和降噪处理后的曲线(黑线)。此外,液能领作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,液能领结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征(图3-10),而这一特征是人为无法发掘的。飞秒X射线在量子材料动力学中的探测运用你真的了解电催化产氢这些知识吗?已为你总结好,空厚快戳。
发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),普签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)。那么在保证模型质量的前提下,署氢建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题,署氢目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11],但精度以及普适性仍需进一步优化验证。
参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾:厚普认识这些带你轻松上王者——电催化产氧(OER)测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼,厚普对症下方,方能功成。
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