机器学习

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…

让机器学会思考：探索机器学习的无限可能 在人工智能蓬勃发展的今天，机器学习（Machine Learning）正悄然改变着人类认知世界的方式。它不仅是科技领域的革命性突破，更是一把…

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…

在材料科学的前沿领域，机器学习正以强大的数据处理和预测能力，掀起一场革命性的变革。随着材料数据的海量增长，传统的材料性质预测方法面临着诸多局限，机器学习算法的出现，为这一难题提供了…

课题组研究领域及方 1.基于中科大机器化学家平台的催化材料高通量筛选； 2.新型电催化材料制备及催化机理研究； 3.原位谱学表征方法监测催化反应动态过程； 4.理论计算及机器学习 …