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机器学习材料性能预测与材料基因工程应用实战
简介随着大数据和人工智能介入,通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型,以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能,大大推动了新型材料的发现和传统材料的更新,预测结果甚至能够达到与高保真模型基本相同的精度,且计算成本很低。
  • 类型 材料化学
  • 总课时6课时
  • 难度中级
价格 ¥1299 元/人
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机器学习材料性能预测与材料基因工程应用实战
简介随着大数据和人工智能介入,通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型,以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能,大大推动了新型材料的发现和传统材料的更新,预测结果甚至能够达到与高保真模型基本相同的精度,且计算成本很低。
  • 类型 材料化学
  • 总课时6课时
  • 难度中级
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非晚 发表于 2025-9-26 11:38:19 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
非晚

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