机器学习

1. 华科徐明教授InfoMat: 机器学习揭示硫属化物玻璃中间隙态的结构起源 3D半导体集成技术的最新发展需要一个关键部件，即双向阈值开关（OTS）选择器来抑制高密度存储芯片中的…

随着现代计算机计算能力的提高、数学算法的快速发展及材料数据库的不断建立，人工智能（AI）在化学领域展现出巨大的潜力。机器学习（ML）作为AI最重要的分支之一，在加速液流电池（FBs…

1. 橡树岭实验室Nat. Mach. Intell.: 主动学习用于发现铁电材料结构-性能关系 铁电材料中结构和拓扑缺陷的新兴涌现功能支撑了其从畴壁电子到高介电和机电响应的极其广…

目前，作为数据驱动的人工智能方法的典型代表之一，机器学习已经被广泛应用于材料的性能预测和新材料发现。 近几年，随着实验、理论和计算数据的大量积累以及高效、准确的人工智能技术的迅速发…

1. IF=31.068，Nat. Rev. Phys.概述可解释机器学习在粒子物理学中的应用！ 机器学习（ML）方法在粒子物理学中具有广泛应用，但没有可解释性就不能保证算法学习的…

开发具有理想导热性的非晶聚合物具有重要意义，因为其在热传输至关重要的应用中无处不在。然而，传统的爱迪生式方法很慢且不能保证材料开发的成功。 在此，美国圣母大学罗腾飞、马瑞民等人采用…

具有本征低晶格热导率的新型化合物在基础研究中受到高度追捧，这将有助于设计和发现适用于设备应用的高效材料。高通量（HT）DFT 计算等现代计算方法加速了新化合物的发现，但该方法可能会…

过去的几十年中机器学习（ML）影响了电催化领域，研究人员开始利用基于ML的数据驱动技术来克服计算和实验限制以加速合理的催化剂设计。然而，很少有讨论ML流程整体协同加速CO2还原（C…

铁电材料中结构和拓扑缺陷的新兴涌现功能支撑了其从畴壁电子到高介电和机电响应的极其广泛的应用范围，许多功能已通过局部扫描探针显微镜方法被发现和量化。然而到目前为止，搜索一直是基于试错…

发展援助在帮助发展中国家实现可持续发展目标（SDG）方面发挥着至关重要的作用，其监测为决策者资助SDG提供了重要证据。然而，现有的全球发展援助监测存在相当大的局限性，导致极其困难和…