• <progress id="u3u99"></progress>
    <span id="u3u99"></span>
    <rp id="u3u99"></rp>

    <em id="u3u99"><ruby id="u3u99"><input id="u3u99"></input></ruby></em>
      <em id="u3u99"><object id="u3u99"></object></em>

      <rp id="u3u99"></rp>
      1. 您好,歡迎訪問德陽烯碳科技有限公司官網!

        搜索
        imgboxbg

        新聞資訊

        NEWS INFORMATION

        當前位置:
        首頁
        /
        /
        /
        我國科研團隊運用AI設計出石墨烯/氮化硼復合二維材料

        我國科研團隊運用AI設計出石墨烯/氮化硼復合二維材料

        • 分類:行業新聞
        • 作者:
        • 來源:網絡
        • 發布時間:2021-04-29
        • 訪問量:

        【概要描述】近日,從杭州電子科技大學獲悉,該校機械工程學院董源教授研究團隊將人工智能、深度學習、對抗生成技術與新材料的研發相結合,研究出針對石墨烯/氮化硼復合二維材料的人工智能系統?! 鹘y的材料學硏究中,新材料需要經歷理論發現、實驗室制備、工程化制造和實際應用等階段,這一過程至少需要20至30年,造成材料科研“耗時耗力”。將人工智能應用到新材料研發中,是解決目前材料研發周期過長、代價過高的一種新嘗試?! 《囱芯繄F隊采用大規模高通量計算收集了大量的結構-帶隙之間的關聯數據,作為人工智能的學習數據集。他們構建了數套深度卷積神經網絡,可以學習已有的結構-帶隙數據,精確預測不在數據集之中的任意新型結構的帶隙,精確度可高達95%?!  斑@一類材料的帶隙可以在導體與寬禁帶半導體之間廣泛可調,并且高度依賴原子的空間排布,在高性能存儲、光電器件中具有重要應用潛力?!倍粗赋??! ≡谶M一步研究中,董源團隊希望人工智能能夠承擔起一位材料科學家的角色,也就是可以根據用戶需求主動設計材料?!  拔覀儾捎昧私陙韨涫荜P注的對抗生成網絡(GAN)來實現這一目的?!倍凑f。通過將深度卷積網絡中的“隱藏神經層”與對抗生成網絡中的“判別器”嵌合在一起,他們所設計的“條件生成對抗網絡”可以做到根據用戶對帶隙的需求,自動生成新的石墨烯/氮化硼材料結構,且準確度依然可以達到90%左右?! 《磮F隊還通過對隱藏神經層進行數據降維,觀測到條件生成對抗網絡跟蹤材料結構與物性之間耦合關系的過程,對人工智能在材料科學應用中的可解釋性做出了部分闡述?! ∪涨?,浙江省發布了《浙江省新材料產業發展“十四五”規劃》,明確提出力爭到2025年,初步建成全球有重要影響力的新材料產業高地?!  叭斯ぶ悄芗铀傩虏牧涎邪l這一領域的進展是激動人心的,迫切需要材料領域、信息科學領域的科學家以及材料產業專家精誠合作、緊密團結來推動它的發展?!倍幢硎?。

        我國科研團隊運用AI設計出石墨烯/氮化硼復合二維材料

        【概要描述】近日,從杭州電子科技大學獲悉,該校機械工程學院董源教授研究團隊將人工智能、深度學習、對抗生成技術與新材料的研發相結合,研究出針對石墨烯/氮化硼復合二維材料的人工智能系統?! 鹘y的材料學硏究中,新材料需要經歷理論發現、實驗室制備、工程化制造和實際應用等階段,這一過程至少需要20至30年,造成材料科研“耗時耗力”。將人工智能應用到新材料研發中,是解決目前材料研發周期過長、代價過高的一種新嘗試?! 《囱芯繄F隊采用大規模高通量計算收集了大量的結構-帶隙之間的關聯數據,作為人工智能的學習數據集。他們構建了數套深度卷積神經網絡,可以學習已有的結構-帶隙數據,精確預測不在數據集之中的任意新型結構的帶隙,精確度可高達95%?!  斑@一類材料的帶隙可以在導體與寬禁帶半導體之間廣泛可調,并且高度依賴原子的空間排布,在高性能存儲、光電器件中具有重要應用潛力?!倍粗赋??! ≡谶M一步研究中,董源團隊希望人工智能能夠承擔起一位材料科學家的角色,也就是可以根據用戶需求主動設計材料?!  拔覀儾捎昧私陙韨涫荜P注的對抗生成網絡(GAN)來實現這一目的?!倍凑f。通過將深度卷積網絡中的“隱藏神經層”與對抗生成網絡中的“判別器”嵌合在一起,他們所設計的“條件生成對抗網絡”可以做到根據用戶對帶隙的需求,自動生成新的石墨烯/氮化硼材料結構,且準確度依然可以達到90%左右?! 《磮F隊還通過對隱藏神經層進行數據降維,觀測到條件生成對抗網絡跟蹤材料結構與物性之間耦合關系的過程,對人工智能在材料科學應用中的可解釋性做出了部分闡述?! ∪涨?,浙江省發布了《浙江省新材料產業發展“十四五”規劃》,明確提出力爭到2025年,初步建成全球有重要影響力的新材料產業高地?!  叭斯ぶ悄芗铀傩虏牧涎邪l這一領域的進展是激動人心的,迫切需要材料領域、信息科學領域的科學家以及材料產業專家精誠合作、緊密團結來推動它的發展?!倍幢硎?。

        • 分類:行業新聞
        • 作者:
        • 來源:網絡
        • 發布時間:2021-04-29
        • 訪問量:

          近日,從杭州電子科技大學獲悉,該校機械工程學院董源教授研究團隊將人工智能、深度學習、對抗生成技術與新材料的研發相結合,研究出針對石墨烯/氮化硼復合二維材料的人工智能系統。

          傳統的材料學硏究中,新材料需要經歷理論發現、實驗室制備、工程化制造和實際應用等階段,這一過程至少需要20至30年,造成材料科研“耗時耗力”。將人工智能應用到新材料研發中,是解決目前材料研發周期過長、代價過高的一種新嘗試。

          董源研究團隊采用大規模高通量計算收集了大量的結構-帶隙之間的關聯數據,作為人工智能的學習數據集。他們構建了數套深度卷積神經網絡,可以學習已有的結構-帶隙數據,精確預測不在數據集之中的任意新型結構的帶隙,精確度可高達95%。

          “這一類材料的帶隙可以在導體與寬禁帶半導體之間廣泛可調,并且高度依賴原子的空間排布,在高性能存儲、光電器件中具有重要應用潛力?!倍粗赋?。

          在進一步研究中,董源團隊希望人工智能能夠承擔起一位材料科學家的角色,也就是可以根據用戶需求主動設計材料。

          “我們采用了近年來備受關注的對抗生成網絡(GAN)來實現這一目的?!倍凑f。通過將深度卷積網絡中的“隱藏神經層”與對抗生成網絡中的“判別器”嵌合在一起,他們所設計的“條件生成對抗網絡”可以做到根據用戶對帶隙的需求,自動生成新的石墨烯/氮化硼材料結構,且準確度依然可以達到90%左右。

          董源團隊還通過對隱藏神經層進行數據降維,觀測到條件生成對抗網絡跟蹤材料結構與物性之間耦合關系的過程,對人工智能在材料科學應用中的可解釋性做出了部分闡述。

          日前,浙江省發布了《浙江省新材料產業發展“十四五”規劃》,明確提出力爭到2025年,初步建成全球有重要影響力的新材料產業高地。

          “人工智能加速新材料研發這一領域的進展是激動人心的,迫切需要材料領域、信息科學領域的科學家以及材料產業專家精誠合作、緊密團結來推動它的發展?!倍幢硎?。

        中國石化獲得發明專利授權:“一種石墨烯包覆固體酸催化劑及制備方法”

        中國石化獲得發明專利授權:“一種石墨烯包覆固體酸催化劑及制備方法”

        本發明公開了一種石墨烯包覆固體酸催化劑及制備方法。該方法在傳統固體酸催化劑制備的基礎上,以石墨烯碳層為殼,傳統固體酸催化劑為核,構件石墨烯包覆固體酸催化劑,可用于芳烴化合物的催化硝化,兼具石墨烯碳材料的化學穩定性以及固體酸催化劑的高活性。
        2024-01-26
        Nature

        Nature Materials:具有遠程庫侖超晶格的雙層石墨烯中的絕緣體

        在二維異質結構中出現的莫爾超晶格具有與量子現象相關的獨特現象。近日,加州大學Wang Feng展示了雙層石墨烯中相關狀態的開啟和關閉。??
        2024-01-12
        電合成高濃度中性過氧化氫的羧基化六方氮化硼/石墨烯構型

        電合成高濃度中性過氧化氫的羧基化六方氮化硼/石墨烯構型

        南京工業大學王軍團隊報道了電合成高濃度中性過氧化氫的羧基化六方氮化硼/石墨烯構型。相關研究成果于2023年12月29日發表在《德國應用化學》。
        2024-01-05

        Copyright ? 2021 德陽烯碳科技有限公司 All rights reserved   蜀ICP備14013188號-4

        99麻豆久久久国产精品免费,亚洲熟女乱色一区二区三区,亚洲一区二区精品无码,一区二区无码精品
      2. <progress id="u3u99"></progress>
        <span id="u3u99"></span>
        <rp id="u3u99"></rp>

        <em id="u3u99"><ruby id="u3u99"><input id="u3u99"></input></ruby></em>
          <em id="u3u99"><object id="u3u99"></object></em>

          <rp id="u3u99"></rp>