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cuiliuyun新蟲 (小有名氣)
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[交流]
計(jì)算化學(xué)與人工智能驅(qū)動的MOFs性能預(yù)測與篩選技術(shù)
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專題一：計(jì)算化學(xué)與人工智能驅(qū)動的MOFs性能預(yù)測與篩選技術(shù) 內(nèi)容涵蓋：DFT結(jié)構(gòu)優(yōu)化、分子模擬（RASPA2）、高通量計(jì)算生成數(shù)據(jù)；運(yùn)用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)（XGBoost、SVM、RF）與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CGCNN/MEGNet） 構(gòu)建預(yù)測模型；結(jié)合可解釋AI（SHAP、SISSO） 揭示構(gòu)效關(guān)系。課程突出跨學(xué)科融合、全流程實(shí)戰(zhàn)，通過案例實(shí)踐與文獻(xiàn)復(fù)現(xiàn)，培養(yǎng)從數(shù)據(jù)清洗、模擬計(jì)算到機(jī)器學(xué)習(xí)建模與虛擬篩選的完整研究能力。 專題二：人工智能與數(shù)據(jù)驅(qū)動方法加速金屬材料設(shè)計(jì)與應(yīng)用 系統(tǒng)講授數(shù)據(jù)驅(qū)動材料設(shè)計(jì)的全流程方法。內(nèi)容涵蓋：Python數(shù)據(jù)分析、描述符工程（Matminer）、經(jīng)典與集成機(jī)器學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林、XGBoost），并延伸至主動學(xué)習(xí)、多目標(biāo)優(yōu)化等前沿策略。課程以高溫合金、鈦合金為案例載體，強(qiáng)調(diào)代碼實(shí)踐與理論結(jié)合，貫穿特征提取、模型構(gòu)建、超參數(shù)調(diào)優(yōu)到物理信息/灰箱模型、可解釋AI（SHAP） 的完整研究鏈路，旨在培養(yǎng)解決材料研發(fā)實(shí)際問題的科研與工程能力。 詳細(xì)查看：某公某號，研而有信er 發(fā)自小木蟲IOS客戶端 |
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