工业互联网内涵、趋势以及必备条件

2025-07-04 21:05:11admin

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随后开发了回归模型来预测铜基、互联涵铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,互联涵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。目前,网内机器学习在材料科学中已经得到了一些进展,如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

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以上,互联涵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。首先,网内构建带有属性标注的材料片段模型(PLMF):将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段,表示结构的连通性。

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2018年,及必件在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

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