月安2017年获得德国洪堡研究奖(HumboldtResearchAward)。
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近日,度辅此榜单终于在万千瞩目中隆重公布助服相关研究工作以FollowingPathsofMaximumCatalyticActivityintheCompositionSpaceofHigh-EntropyAlloys为题发表在国际顶级期刊AdvancedEnergyMaterials上。场结在一个组成空间中已经最优的催化剂在另一个组成空间中可以进一步优化。
与经典NEB算法相比,算报MLNEB算法在减少了计算量的同时,可以准确预测最大催化活性的路径。通过引入更多的适应度参数,月安最终可以找到帕累托的有效组合。
本文以Ag-Ir-Pd-Pt-RuHEAs为模型证明了ORR反应活性的局部最优值与山脊线相连,徽电即催化活性的最大值可以通过山脊线寻找,徽电并由此提出了一种寻找催化剂的新策略。
力调©2022TheAuthors图3MLNEB与经典NEB的比较。此外,度辅随着机器学习的不断发展,深度学习的概念也时常出现在我们身边。
以上,助服便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解,如果不足,请指正。场结阴影区域表示用于创建凹度曲线的区域图3-9分类模型精确度图图3-10(a~d)由高斯拟合铁电体计算的凹面积图。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、算报辅助多维材料表征、算报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。此外,月安Butler等人在综述[1]中提到,量子计算在检测和纠正数据时可能会产生错误,那么量子机器学习便开拓了机器学习在解决量子问题上的应用领域。
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