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最后,类国将分类和回归模型组合成一个集成管道,应用其搜索了整个无机晶体结构数据库并预测出30多种新的潜在超导体。此外,网西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。
随后,藏2次协存物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。参考文献[1]K.T.Butler,D.W.Davies,H.Cartwright,O.Isayev,A.Walsh,Nature,559(2018)547.[2]D.-H.Kim,T.J.Kim,X.Wang,M.Kim,Y.-J.Quan,J.W.Oh,S.-H.Min,H.Kim,B.Bhandari,I.Yang,InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2018)555-568.[3]周子扬,电子世界,(2017)72-73.[4]O.Isayev,C.Oses,C.Toher,E.Gossett,S.Curtarolo,A.Tropsha,Naturecommunications,8(2017)15679.[5]V.Stanev,C.Oses,A.G.Kusne,E.Rodriguez,J.Paglione,S.Curtarolo,I.Takeuchi,npjComputationalMaterials,4(2018)29.[6]A.Rovinelli,M.D.Sangid,H.Proudhon,W.Ludwig,npjComputationalMaterials,4(2018)35.[7]J.C.Agar,Y.Cao,B.Naul,S.Pandya,S.vanderWalt,A.I.Luo,J.T.Maher,N.Balke,S.Jesse,S.V.Kalinin,AdvancedMaterials,30(2018)1800701.[8]R.K.Vasudevan,N.Laanait,E.M.Ferragut,K.Wang,D.B.Geohegan,K.Xiao,M.Ziatdinov,S.Jesse,O.Dyck,S.V.Kalinin,npjComputationalMaterials,4(2018)30.[9]A.Maksov,O.Dyck,K.Wang,K.Xiao,D.B.Geohegan,B.G.Sumpter,R.K.Vasudevan,S.Jesse,S.V.Kalinin,M.Ziatdinov,npjComputationalMaterials,5(2019)12.[10]Y.Zhang,C.Ling,NpjComputationalMaterials,4(2018)25.[11]H.Trivedi,V.V.Shvartsman,M.S.Medeiros,R.C.Pullar,D.C.Lupascu,npjComputationalMaterials,4(2018)28.往期回顾:议库认识这些带你轻松上王者——电催化产氧(OER)测试手段解析新能源材料领域常见的碳包覆法——应用及特点单晶培养秘诀——知己知彼,议库对症下方,方能功成。随后开发了回归模型来预测铜基、资招铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,资招同样取得了较好结果,利用AFLOW在线存储库中的材料数据,他们进一步提高了这些模型的准确性。
经过计算并验证发现,个品在数据库中的26674种材料中,金属/绝缘体分类的准确度为86%,仅仅有2414种材料被误分类(图3-2)。类国图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。
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相关文献:资招1.WeiLiu,SeokWooLee,DingchangLin,FeifeiShi,ShuangWang,AustinD.Sendek,YiCui.Enhancingionicconductivityincompositepolymerelectrolyteswithwell-alignedceramicnanowires.NatureEnergy ,2017,3,17035.2.WeiLiu,WeiyangLi,DenysZhuo,ZhendaLu,KaiLiu,YiCui.Core-ShellNanoparticleCoatingasanInterfacialLayerforDendrite-FreeLithiumMetalAnodes.ACSCentralSci.2017,3,135-140.3.WeiLiu,DingchangLin,JieSun,GuangminZhou,YiCui.Improvedlithiumionicconductivityincompositepolymerelectrolyteswithoxide-ionconductingnanowires.ACSNano, 2016,10,11407-11413.4.WeiLiu#,DingchangLin#,AllenPei#,YiCui.StabilizinglithiummetalanodesbyuniformLi-ionfluxdistributioninnanochannelconfinement.J.Am.Chem.Soc.2016,138,15443-15450.5.WeiLiu,NianLiu,JieSun,Po-ChunHsu,YuzhangLi,Hyun-WookLee,YiCui.Ionicconductivityenhancementofpolymerelectrolyteswithceramicnanowirefillers.NanoLett.2015,15,2740-2745.本文由材料人电子组小胖纸编译,资招材料人整理。尽管由于极大的极化电阻和快速的容量衰减等非常具有挑战性的问题,个品导致ASSLABs尚未被广泛研究,个品但是与金属锂一起形成枝晶的问题已经获得了一定程度的成功。
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