包含机器学习在材料中应用的词条
今天给大家分享机器学习在材料中应用，其中也会对的内容是什么进行解释。
简述信息一览：
- 1、...再探讨机器学习与质子固体氧化物燃料电池关键材料
- 2、全称叫多尺度建模与机器学习在先进材料的应用
- 3、华东理工大学林嘉平教授团队:机器学习辅助设计先进高分子材料
- 4、杨小渝研究员:高通量多尺度材料计算和机器学习,助力新材料研发“弯道超...
- 5、...Materials》中的理论与计算化学(含机器学习)(一)
...再探讨机器学习与质子固体氧化物燃料电池关键材料
1、机器学习指导质子-固体氧化物燃料电池高性能阴极的进展与挑战，袁保印博士联合广州大学叶思宇院士与汪宁副教授在Nano Energy上发表综述。文章重点指出机器学习技术在理性设计高性能阴极材料及面对的挑战。
2、质子-固体氧化物燃料电池作为一种高效、清洁的能源转换装置，近年来受到了广泛关注。然而，其阴极材料的性能直接影响了电池的整体效率和稳定性。因此，开发高性能的阴极材料成为当前研究的热点。
3、研究者引入了一种深度学习方法，从在不同旋转速度下获取的二维魔角旋转光谱集中确定纯各向同性质子光谱。研究成果：该方法成功应用于8种有机固体，获得了具有50-400 Hz范围内各向同性线宽的高分辨率1H固态NMR光谱，为固体核磁共振谱的研究提供了新的视角和工具。
4、研究主题：全球首次开发并演示了非常规质子导体的高效搜索方法-计算、数据科学和实验有机融合的新材料设计指南研究内容：九州大学的研究课题组用计算和数据科学创建了质子传导氧化物的设计指南，并成功合成了多种非常规质子传导氧化物。
全称叫多尺度建模与机器学习在先进材料的应用
多尺度建模与机器学习在先进材料的应用是一个涉及多个学科交叉的研究领域，正在为先进材料的研发提供新的方法和工具。主要特点：多尺度建模：能够考虑从原子尺度到宏观尺度的各种物理和化学过程。这种建模方式使得研究人员能够深入理解材料在不同尺度下的行为，为材料设计提供全面的视角。
深势科技是一家成立于2018年的高科技公司，专注于以“多尺度建模+机器学习+高性能计算”新范式解决微观尺度工业设计难题。 公司背景与定位：深势科技致力于打造切实服务于药企、材料商和科研机构的模拟研发平台，旨在通过其独特的技术手段解放研发工作者的生产力。
基于DMN的多尺度材料模拟 结合基于物理定律的机器学习模型Deep Material Network（DMN），可实现大型复合材料结构的多尺度分析。DMN模型相比传统有限元模型，计算时间显著缩短，适用于工业界的大型工程结构。通过离线训练，DMN模型可预测复合材料的宏观均匀化材料性质和响应。
华东理工大学林嘉平教授团队:机器学习辅助设计先进高分子材料
1、林嘉平教授作为研究团队的负责人，以及其团队成员高梁副教授、王立权教授和杜磊教授的背景介绍，展示了该领域顶尖研究者的实力。
2、林嘉平是华东理工大学的一位杰出教授，博士生导师。以下是关于林嘉平的详细介绍：教育背景：出生年份：1964年。学位获取：1986年在上海交通大学获得学士学位，1989年获得硕士学位；1993年在华东理工大学获得工学博士学位。博士后研究经历：时间：1993年至19***年。
3、林嘉平不仅在学术领域有着深厚的造诣，他还是华东理工大学学术与学位委员会的成员。他曾担任材料科学与工程学院的院长，任职期从2006年11月到2009年12月。自2009年12月以来，他一直担任华东理工大学研究生院的常务副院长。此外，林嘉平还担任着上海市先进聚合物材料重点实验室（华东理工大学）的主任一职。
杨小渝研究员:高通量多尺度材料计算和机器学习,助力新材料研发“弯道超...
1、杨小渝研究员通过高通量多尺度材料计算和机器学习，确实助力了新材料研发的“弯道超车”。具体来说：高效研发路径：杨小渝研究员的研究表明，利用大数据、云计算、AI和智能算法，可以实现“理论设计在前，实验验证在后”的高效研发路径，显著提高了新材料研发的效率和降低了成本。
...Materials》中的理论与计算化学(含机器学习)(一)
Advanced Materials：结合对分布函数和密度泛函理论求解纳米材料原子结构的机器学习方法 本文提出了一种算法，通过实时训练的机器学习模型结合密度泛函理论（DFT）计算，比较计算的对分布函数（PDF）与实测PDF，以在人工优化的“绘景”中实现晶体结构的全局优化。
本期介绍《Advanced Materials》期刊中2023年度与理论与计算化学（含机器学习）相关的五篇被引率靠前的文章（6~10），这些文章展示了深度学习、密度泛函理论（DFT）和分子动力学模拟（MD）等技术在材料科学领域的最新应用。
在《Angewandte Chemie International Edition》（简称《Angew》）这一顶级化学期刊中，2023年发表了一系列关于理论计算化学的重要研究成果。
npj Computational Materials：通过机器学习进行量子力学模拟插值的分子和材料的表示研究内容：该研究全面回顾和讨论了当前用于机器学习量子力学模拟插值的分子和材料的表示方法，并比较了它们之间的性能和关系。
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