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浙江大学薄拯教授刘柱研究员团队 | 设计低温锂离子电池电解质中高离子电导率的可解释机器学习框架
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济南大学康俊峰教授团队 | 基于机器学习的氧化物玻璃介电常数预测：通过增强数据与物理化学描述符实现
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北化工 张好斌团队AM：机器学习联合仿真技术突破绝缘电磁屏蔽材料研发瓶颈
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Digital Twins and Applications征稿：数字孪生及其在能源与电力系统中的应用
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【电池】AEnM：机器学习何以推动可充电离子电池发展
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渤海大学樊哲勇团队MGE Adv.：GPUMD 4.0: 基于机器学习势的高性能、多功能材料模拟分子动力学程序包
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清华 尹芳辉团队INT J CIRC THEOR APP：机器学习助力无人机无线充电系统磁芯结构设计与性能预测
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中科院金属所刘岗团队MGE Adv.：机器学习加速筛选CrNiCu合金光催化析氢助催化剂
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【精选论文】西北大学司良，中科院宁波材料所何日，西北大学王永强MGE Adv.：运用机器学习势函数计算NbO2性质的温度依赖性
机器学习算法 • MaterialsViews • 9 月前
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Engineering Reports文章合辑——基于深度学习的机械和结构健康监测
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【IET Image Processing征稿】DARPA大挑战20年后：基于深度学习的自动驾驶系统图像处理创新
机器学习算法 • MaterialsViews • 10 月前
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上海硅酸盐研究所刘志甫MGE_Adv.：基于可解释机器学习与遗传算法的无机玻璃介电、热学和力学性能多目标优化
机器学习算法 • MaterialsViews • 10 月前
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北理工 穆道斌EEM：基于机器学习从头设计高比能锂离子电池正极材料
机器学习算法 • MaterialsViews • 11 月前
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广州大学黄埔氢能源创新中心叶思宇、汪宁，数学与信息科学学院袁保印AEnM：机器学习筛选高质子引入能力空气极用于质子陶瓷电池
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