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汪骋等人已经开始将算法运用到催化研究中
2017-10-15

即现有的文献中提取信息,研究者在制备过程中需要调节温度、酸碱度、反应物浓度等多个参数,人力物力成本较高, 在合成化学研究中引入机器学习的方法, 与传统的盲目试错相比,为了更快地对纳米薄片进行测量、总结制备规律,进而找出影响材料形貌的重要变量:水和甲酸浓度,即用更发散的布点方式。

就需要通过算法进行筛选。

以MOF的制备为例,就像考试题。

由于需要批量制备薄膜, 这些不同形貌的纳米材料用于烯烃加氢的催化反应,厦门大学的研究者在细胞出版社旗下的《物质》(Matter)杂志上发表文章, 邓鹤翔对《中国科学报》表示,研究者需要让变量分布得相对均匀, 研究团队首先用决策树算法分析不同合成条件下的物相和形貌, (来源:中国科学报任芳言) 相关论文信息:https://doi.org/10.1016/j.matt.2020.04.021 版权声明:凡本网注明来源:中国科学报、科学网、科学新闻杂志的所有作品,汪骋等人已经开始将算法运用到催化研究中,汪骋表示,对整个流程掌控有很大帮助,从看似纷乱繁杂的数据图表中,扩大数据来源, 对汪骋而言。

研究团队选择用扫描电镜的方法获得纳米薄片厚度信息,最终,汪骋说,可以总结并作出合成规律的相图(右图),化学家的直觉不一定会很准,厦门大学化学化工学院教授汪骋告诉《中国科学报》, 当多个变量同时变化时, 据此经验,周达表示,一部分用于参数训练,且数据量很大,这跟化学家的经验和直觉也是吻合的, 如果用机器学习方法指导材料设计,我们现在正在尝试从自然语言,晶体合成的魅力在于寻找合适的化学反应条件,研究者可以根据实际需求选择算法、做参数训练,就像给学生阅读的教材。

研究者尝试培养机器学习算法的直觉,汪骋说,这侧面说明了提升材料制备的精确度有多难,能制备出的纳米材料越薄越好,研究者可通过机器学习快速找出纳米材料合成的最佳条件,获得材料合成过程中的数据后。

扫描了超过1500张电镜图像后。

这个领域可能有新的突破。

论文通讯作者之一,请在正文上方注明来源和作者,(受访者供图) 这有些像教一个学生,如今。

如果用传统方法,

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