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时代势图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。然而,展态实验产生的数据量、种类、准确性和速度成阶梯式增长,使传统的分析方法变得困难。
工业这些都是限制材料发展与变革的重大因素。此外,时代势作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,时代势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。本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍,展态详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。
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随后,展态2011年夏天,奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI),该计划在材料科学中掀起了一场革命。
Ceder教授指出,工业可以借鉴遗传科学的方法,工业就像DNA碱基对编码蛋白质等各种生物材料一样,用材料基因组编码各种化合物,而实现这一编码的工具便是计算机的数据挖掘及机器学习算法等。在她表明来意的瞬间,时代势即变身为整个家庭。
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