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2025-031研究背景在材料科学研究中，精确描述材料微结构对于探索材料成分与性能之间的关系至关重要。传统上，材料微结构的分析高度依赖专家经验，即使采用机器学习/深度学习方法，也需要大
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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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