机器学习

引言：能源材料的数字化革命 在碳中和与能源转型的全球浪潮中，能源材料的高效设计与发现成为科技突破的核心。传统实验方法受限于“试错”周期长、成本高，而计算材料学的兴起正通过“原子级模…

引言：液体电解质的挑战与AI的机遇 在锂离子电池中，液体电解质是连接正负极的“血液”，其性能直接影响电池的能量密度、循环寿命和安全性。然而，现有商用电解液多为多组分碳酸酯体系，实验…

如果说传统机器学习是“手工雕刻”，深度学习（Deep Learning）则像一场“自我生长”的智能革命——通过模仿人脑神经网络的层次化结构，它让机器具备了从原始数据中自动提取抽象特…

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中专门处理网格结构数据（如图像、视频、音频）的里程碑式模型。它通过模仿生物视觉系统的层次…

如果说监督学习是“手把手教学”，无监督学习是“自主探索”，那么强化学习（Reinforcement Learning, RL）则像一场刺激的生存游戏——机器作为智能体（Agent）…

2025年伊始，机器学习已在各个领域取得了巨大的发展，当下炙手可热的DeepSeek和Manus，其本质就是机器学习。从科学应用的角度，无论材料、化学、生物、物理、医学、工程等领域…

机器学习是一种通过训练模型来识别模式、预测结果和优化过程的技术，电催化则涉及利用电流来促进化学反应的过程。机器学习与电催化本是两个互不相关的领域，然而，近年来机器学习与电催化的结合…

如果把机器学习比作学生，监督学习（Supervised Learning）就像一位严格的家教——它会先给机器提供大量带有标准答案的习题（训练数据），让机器通过反复练习总结规律，最终…

如果说监督学习是“老师带学生”，无监督学习（Unsupervised Learning）则更像一场没有地图的探险——机器需要从无标签数据中自主发现隐藏规律，揭示人类未曾察觉的深层联…

想象一下，你教一个孩子识别猫和狗：你不会给他写一本《猫狗鉴别公式手册》，而是给他看大量猫狗图片，让他自己总结规律。机器学习算法就是计算机的“学习指南”——它通过分析数据自动发现规律…