机器学习固态电解质!

  1. 理解锂离子电池固态电解质(SSE)的材料体系、关键性能指标、界面问题与当前研发瓶颈。

  2. 掌握从DFT、AIMD、经典MD和机器学习分子动力学中提取材料数据的方法,包括能量、力、应力、MSD、扩散系数、离子电导率、局域结构和界面反应信息。

  3. 掌握Python材料数据处理流程,能够使用Numpy、Pandas、Matplotlib/Seaborn、Pymatgen、ASE和Matminer构建固态电解质数据集。

相关推荐
一切皆是因缘际会3 小时前
AI技术落地全景解析:从智能体到具身智能
大数据·人工智能·深度学习·机器学习·架构
无敌昊哥战神3 小时前
【机器学习扫盲】从预测 Score 到ACC、 Precision、Recall、ROC 曲线的白话全解
python·深度学习·算法·机器学习
Mark White4 小时前
奇异值分解(SVD):从几何直觉理解矩阵的本质
线性代数·机器学习·矩阵
迦南的迦 亚索的索4 小时前
机器学习_05_k-means算法
算法·机器学习·kmeans
大模型最新论文速读4 小时前
利用异步编程的 future 思想,让 LLM Agent 快 1.44 倍
人工智能·深度学习·算法·机器学习·自然语言处理
Bingorl4 小时前
机器学习之线性回归算法
算法·机器学习·线性回归
一个王同学12 小时前
从零到一 | CV转多模态大模型 | week09 | Minillava Refactor结合手搓和llava源码深入理解多模态大模型原理
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·改行学it
赢乐14 小时前
大模型学习笔记:检索增强生成(RAG)架构
人工智能·python·深度学习·机器学习·智能体·幻觉·检索增强生成(rag)