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2025-04人工智能（AI）在材料研究领域的成功，在很大程度上依赖于结构化数据的完整性以及精确描述符的构建。本研究中，北京科技大学宿彦京教授、姜雪副教授带领团队基于一个大型语言模型，提
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2025-02近日，刘辉副教授、陈骏教授团队通过机器学习辅助设计出高性能高熵无铅弛豫铁电储能材料。该研究工作于2025年2月1日以“Machine learning assisted composition design of hi
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2024-12机器学习势（MLP）的功能形式灵活，可与大量拟合参数结合使用，因此展现出远超传统多体势的准确性。然而，当前缺乏适用于广泛元素及其合金的通用MLP。近日，宿彦京教授团队与合作者提出
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2024-11近日，谢建新院士团队提出一种基于博弈论和运筹学理论的解释性机器学习新方法，实现合金元素的替代设计。该策略成功应用于降低C70350合金中稀缺金属元素Co的含量，同时保持了合金
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