二、广西规模【成果掠影】 展示了一种金属陶瓷材料,包含超细晶粒Mg-Al-Zn镁合金和超细Ti3AlC2陶瓷薄片。
为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能(如原子在元素周期表中的位置、电网电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、建成境试辅助多维材料表征、建成境试获取新材料设计方法等方面的重要作用,并表示新一代的计算机科学,会对材料科学产生变革性的作用。
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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域,广西规模如金融、广西规模互联网用户分析、天气预测等相比,材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。
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