10月13日,山东中国定制家居供应链高峰论坛在安徽六安举行,论坛就如何把握家居行业前沿信息、未来趋势,开展交流讨论。
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为了降低高通量筛选过程的总计算成本,高质机器学习算法已被用于根据NPM的结构信息预测吸附特性。对于气体吸附的机器学习,展支本文的元学习方法完全基于NPM的吸附数据给出了NPM的指纹。南青输入中没有结构或能量特性也使我们能够将相同或微调的模型应用于具有不同结构和化学性质的NPM。
岛建在已合成沸石的数据上训练的元学习模型能够推广到其他类型的NPM。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读,球新投稿邮箱[email protected]。
突出显示和标记的点是沸石,兴风报告了额外的验证模拟。
【图文导读】图一、山东用于预测NPM中气体吸附荷载q的元学习模型(A)元学习模型的问题设置,山东为了解决材料空间和状态(温度和压力)的联合预测问题,元学习将所有材料的预测整合到一个模型中,并可以推广到新材料。文献链接:推动投资投创投3Dchargeand2Dphonontransportsleadingtohighout-of-plane ZT inn-typeSnSecrystals(Science,2018,DOI:10.1126/science.aaq1479)2016年Science:推动投资投创投超高功率因数和热电性能的空穴掺杂单晶SnSe随着世界上超过60%的能量作为余热在低温和中温范围内消失,目前迫切需要可以直接转换将热转化为电能的方案。
创业持济成全Science刊登了一篇北航赵立东教授课题组在热电材料领域的最新进展。文献链接:高质Seekingnew,highlyeffectivethermoelectrics(Science,高质2020,DOI:10.1126/science.aaz9426)2019年Science:廉价环保的高性能热电材料热电转换技术是一种利用半导体材料将热能转换为电能的技术。
最著名的热电材料是具有窄带隙Eg的化合物,展支因为Eg≈6~10kBT(其中kB是玻尔兹曼常数)通常被认为是实现高热电性能的一个选择规则,展支而负Eg也能实现高热电冷却性能。这些结果表明,南青宽带隙化合物可以用于热电冷却应用。
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