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机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计前沿技术 ...
机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计前沿技术
简介
人工智能技术与多尺度模拟方法的深度融合,为材料科学开辟了“数据驱动+物理建模”的创新路径—通过机器学习(ML)加速材料性能预测、优化设计流程,推动材料研发从“经验驱动”向“智能驱动”跨越。
类型
材料物理
总课时
6课时
难度
高级
价格
¥3600 元/人
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加入VIP,获取更多权益
课程专区
课程目录
分子动力学模拟(MD)与第一性原理计算(DFT)基础
MD与DFT在能源材料中的应用介绍
机器学习(ML)在材料科学中的核心方法
ML在能源材料科学与催化中的前沿应用介绍
锂硫电池体系的多尺度模拟与ML优化
压电催化与高级氧化
催化转化反应加速
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机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计前沿技术
简介
人工智能技术与多尺度模拟方法的深度融合,为材料科学开辟了“数据驱动+物理建模”的创新路径—通过机器学习(ML)加速材料性能预测、优化设计流程,推动材料研发从“经验驱动”向“智能驱动”跨越。
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非晚
发表于 2025-9-25 15:16:41
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