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来源:乐鑫固件源码 时间:2024-12-23 21:05:36

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国外有什么好的网站

       国外好的网站推荐

       一、YouTube

       YouTube是网站网站全球最大的视频分享网站,用户可以在此观看各种类型的源码源码源码合作视频,包括教育、期刊期刊娱乐、网站网站新闻等。源码源码该网站拥有庞大的期刊期刊用户群体和丰富的视频资源,且界面友好,网站网站操作简单。源码源码矿机源码开发

       二、期刊期刊Wikipedia

       Wikipedia是网站网站一个开放、自由的源码源码在线百科全书,提供全球各种知识领域的详尽信息。其内容丰富、更新及时,且查询方式便捷,是学习和了解各种知识的良好途径。

       三、Google学术

       Google学术是一个用于研究的专业搜索引擎,提供学术出版物、久伍社区源码学术会议等学术文献的检索和下载服务。该网站涵盖了广泛的学科领域,是科研工作者获取信息的重要渠道。

       详细解释

       YouTube: 这个网站以其庞大的视频数据库和多样化的内容著称。无论是学习新的技能、了解时事新闻还是娱乐消遣,YouTube都提供了丰富的视频资源。此外,其智能推荐系统也能根据用户的观看历史推荐相关内容,使体验更加个性化。

       Wikipedia: 作为开放源代码的爱回收网源码在线百科全书,Wikipedia的内容来自全球志愿者的贡献。其信息全面、准确,且涵盖的主题非常广泛。无论是历史、科学、艺术还是文化等领域,Wikipedia都能提供详尽的资讯,是一个理想的学习和了解知识的平台。

       Google学术: 对于科研工作者和学生来说,Google学术是抠像拍照源码一个不可或缺的学术搜索引擎。它提供了大量的学术文献、期刊论文、学术会议论文等,涉及各个学科领域。通过Google学术,用户可以方便地查找和下载相关的学术资料,以支持他们的研究工作或学习需求。此外,Google学术还提供了学术趋势分析等功能,有助于用户了解学科的研究动态和发展趋势。

祝贺MLMD工作已被国际计算材料著名期刊"npj Computational Materials"接收!!!

       材料基因工程革新了材料研发方式,人工智能成为材料信息学的核心工具。面对材料科学领域中AI工具包或平台的局限性,如聚焦性能预测、不友好于无编程经验的材料研究人员、小数据集处理能力不足等问题,我们历时一年,开发了专为材料设计打造的AI平台——MLMD(Machine Learning for Materials Design)。此平台无需编程即可运用多个材料设计流程,包括高通量筛选与代理优化等。

       为解决材料领域小数据的问题,我们自主研发了主动学习工具包(Bgolearn),并集成基于迁移学习的代理优化材料设计算法。如今,我们的工作已在“npj Computational Materials”期刊上成功发表,感谢所有支持与认可,欢迎一同开发与更新MLMD,使其成为材料设计的“瑞士军刀”。

       MLMD平台可通过matdesign.top网站直接使用,或访问 /Jiaxuan-Ma/MLMD 进行本地部署。主动学习包Bgolearn源码请访问 /Bin-Cao/Bgolearn 。文章链接为:/articles/s---4

       案例展示显示,MLMD平台能仅通过鼠标点击操作,完成材料性能预测与优化设计。代理优化模块中,我们利用MLMD设计出在 ℃环境下,具有强塑性、抗拉强度.1 MPa、总伸长率.7%的RAFM钢,与初始数据集相比,抗拉强度提高.5%,总伸长率提高.4%。通过简单的超参数设置,可发现位于Pareto边界上的其他特性优异材料,适用于多种应用场景。主动学习模块中,我们基于自研的主动学习库(Bgolearn),使用效能函数如EI、REI和UCB,对高硬度的AlCoCrCuFeNi高熵合金进行了成分设计,所得成分与原始工作中的成分相近,同时提供了更多候选成分。

       图1显示了通过代理优化模块设计RAFM钢的过程。图2展示了通过主动学习模块设计的新型AlCoCrCuFeNi高熵合金的原子百分比分布。