進化材料基因：機器學習如何推動下一代新材料的發現
©PaperWeekly 原創 · 作者｜張瑋瑋 單位｜東北大學碩士 研究方向｜情緒識別 本文主要來源於 Annual reviews 最新發表材料領域的 2020 年度綜述 [1]。機器學習利用化學和材料數據正在改變材料發現和設計領域，但要充分利用機器學習算法、工具和方法仍需要大量工作。在這裏，本文回顧了該領域迄今爲止的成就，主要關注三個方面： 1）學會觀察（機器學習如何表示用於人工智能模型生產
相關文章
- 1. 推薦-OpenCV學習材料
- 2. Hadoop學習材料（新）
- 3. vue3.0學習推薦學習材料
- 4. 大數據學習材料
- 5. 互聯網學習材料
- 6. 【智能材料】用人工智能發現新型材料，金屬玻璃可替代鋼材
- 7. 材料力學（1）
- 8. 設計師：設計師之家裝材料知識之家裝八項(吊頂材料、門窗材料、五金材料、牆面材料、地面材料、膠粘材料、油漆材料、水電材料等)之詳細攻略
- 9. Workbench材料庫
- 10. 容器很是好的基礎材料
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Kotlin學習（二）基本類型
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 安裝cuda+cuDNN
- 2. GitHub的使用說明
- 3. phpDocumentor使用教程【安裝PHPDocumentor】
- 4. yarn run build報錯Component is not found in path 「npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index「
- 5. 精講Haproxy搭建Web集羣
- 6. 安全測試基礎之MySQL
- 7. C/C++編程筆記：C語言中的複雜聲明分析，用實例帶你完全讀懂
- 8. Python3教程(1)----搭建Python環境
- 9. 李宏毅機器學習課程筆記2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
- 10. 阿里雲ECS配置速記
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
