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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 ...
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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机器学习导论
python语言基础
深度学习神经网络
经典机器学习模型及应用
材料基因工程 入门与实战
图神经网络 入门及实践
机器学习+Science
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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。
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非晚
发表于 2025-9-26 11:38:19
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