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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
简介近几年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 材料物理
  • 总课时8课时
  • 难度中级
价格 ￥1299 元/人
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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
简介近几年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 材料物理
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非晚 发表于 2025-10-24 11:28:07 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
非晚

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