多伦多大学招聘DFT与机器学习加速电催化剂研发方向博士后
多伦多大学Edward Sargent团队、Jason Hattrick-Simpers团队与无机自动驾驶实验室Kangming Li博士联合招聘博士后研究员。项目聚焦于结合DFT(密度泛函理论)与机器学习技术,加速发现可用于析氧(OER)反应的高熵氧化物催化
多伦多大学Edward Sargent团队、Jason Hattrick-Simpers团队与无机自动驾驶实验室Kangming Li博士联合招聘博士后研究员。项目聚焦于结合DFT(密度泛函理论)与机器学习技术,加速发现可用于析氧(OER)反应的高熵氧化物催化
氧化石墨烯膜因其在海水淡化和水过滤等领域的广泛应用而备受关注。在这项工作中,我们将四种机器学习(ML)算法(Bagging, XGBoost, AdaBoost和RF)与分子动力学模拟(MD)结果作为数据库进行比较,以预测氧化石墨烯关键结构特征(如氧化程度和层
5G这里我不多作评论。实际上,在约十年前5G还没落地,标准还没制定完毕的时期,当时我在一家既有通信业务也有AI业务(深度学习应用)的公司做研发,恰好同时经历了5G投资爆发的前期和深度学习应用爆发的前期。业内(移动通信技术业内)都已经很非常明晰,由于其通信原理性
国家知识产权局信息显示,北京英博数科科技有限公司申请一项名为“机器学习平台的数据管理及分发的方法、设备和存储介质”的专利,公开号 CN 119248201 A,申请日期为2024年11月。
今天,和大家分享何凯明教授一个最新的Talk。这个Talk是他在 NeurIPS 2024 的 NewInML Workshop 大会上分享的,主题是:ML Research, via the Lens of ML。凯明通过机器学习的视角,重新审视了机器学习研
非晶材料是指没有长程有序结构的固体,因其在光电电子学、催化、电池等领域的广泛应用而引起了越来越多的关注。与传统的晶体材料相比,非晶材料具有优异的性能,例如高容缺性、优异的电化学稳定性和更低的介电常数等,这使得它们在高性能电子器件、能量存储和传感器等方面表现出巨
提到机器学习,大部分人脑海里浮现的可能是深度学习的大杀四方,比如刷脸支付、语音识别,甚至让AI画画。然而,当场景从大数据换成“小数据”,深度学习的表现却没那么风光了。🤷
作为人工智能领域(AI)中文教材扛鼎之作,南京大学周志华教授所著的《机器学习》帮助无数AI从业者理清了机器学习的基本原理。在书中,周志华解释机器学习基本术语和问题时,贯穿全书用西瓜进行比喻讲解,因此该书也被读者们昵称为“西瓜书”。
在当今时代,AI人工智能无疑是最炙手可热的话题,它如同一股无形的力量,悄然渗透进我们生活的方方面面。从智能手机的语音助手,到电商平台的个性化推荐,AI大模型的身影无处不在。然而,对于大多数普通人来说,尽管频繁接触到AI的应用,却对其背后复杂的原理和技术一无所知
加入我们这个为期一年的理学硕士课程,全面学习数据采集、分析、安全和基础设施的原理。您将掌握专业知识,在初创企业、成熟公司和研究机构的集成机器学习系统工程中脱颖而出
神经网络算法是一种模仿生物神经网络(尤其是人脑)结构和功能的算法。它由大量相互连接的节点(称为神经元)组成,这些神经元组织成层,通过传递信号来处理信息。神经网络算法在机器学习、人工智能等领域中扮演着至关重要的角色,尤其擅长处理复杂的模式识别、分类和预测问题。今
涉及距离计算的算法,如KNN、聚类,也受到特征大小的影响。只需考虑欧几里德距离的计算方法:取观测值之间平方差之和的平方根。这种距离会受到变量之间尺度差异的极大影响。方差较大的变量对这种度量的影响比方差较小的变量大。
模块计算机 (CoM) 有时称为模块系统,是嵌入式系统单板计算机的替代方案,提供更灵活、更轮廓化的解决方案。 它设计用于插入载体或基板,通常是具有 CPU 和标准 I/O 功能的小型处理器模块。 通过使用 CoM 功能和定制基板,可以避免与设计 CPU 子系统
在机器学习工作流程中,组合估计器通过将多个转换器(Transformer)和预测器(Predictor)整合到一个管道(Pipeline)中,可以有效简化整个过程。这种方法不仅简化了数据预处理环节,还能确保处理过程的一致性,最大限度地降低数据泄露的风险。构建组
了解了这些内容后,我们将介绍损失。我们将回答这个问题:什么是损失?但是,我们不要忘记“什么是损失函数?”,我们甚至会研究一些常用的损失函数。
企业信息化建设随着企业发展和业务不断推进,通过信息化实现降本增效、提升业务的需求不断增强,通过数据管控业务已经成为企业管理的重要方式。通过深度挖掘数据价值,通过数据支撑企业发展,让数据为企业发展提供长效的支持。
钙钛矿太阳能电池(PSCs),近年来成为了新兴绿色环保电池的代表。而影响其性能的空穴传输材料(HTMs)的设计主要依赖于实验者定性与识别 HTM 结构中的模式。
在科技浪潮的持续推动下,泰凌微电子(688591.SH)于芯片技术领域斩获新突破,其新近推出的TL721X 和TL751X 搭载高度集成自研IP增加边缘运算能力与其超低功耗芯片设计领先同行, 两款芯片皆支持机器学习(Machine Learning)与人工智能
本文为杨站长技术团队制作的《Materials Studio入门手册》第四篇,本教程旨在从零开始带大家入门MS软件DFT计算,文末可下载更多学习资料。
2024年12月19日,美国劳伦斯伯克利国家实验室—— 非晶材料因其独特的物理、化学和机械性能,在光学、电子设备、固态电池和防护涂层等领域具有广泛的应用前景。然而,由于缺乏覆盖广泛化学空间的非晶材料数据库,数据驱动的材料探索和设计一直面临巨大挑战。为此,劳伦斯