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从顺磁电池材料动态NMR谱中揭示碱金属离子传输机理的机器学习方法（图）
顺磁电池材料 动态NMR谱 碱金属离子 传输机理
2022/6/24
厦门大学化学化工学院程俊教授和杨勇教授研究团队合作，发展了基于机器学习计算顺磁电池材料动态NMR化学位移的方法，应用于P2型钠离子电池正极材料并进行实验验证。该工作以“A Machine Learning Protocol for Revealing Ion Transport Mechanisms from Dynamic NMR Shifts in Paramagnetic Battery M...
近日,《细胞》（Cell）旗下期刊《焦耳》（Joule）在线发表了清华大学自动化系智能与网络化系统研究中心江奔奔助理教授与美国麻省理工学院、斯坦福大学等高校的科研人员合作完成的研究成果—基于贝叶斯学习的锂离子电池充电策略快速预测（Bayesian Learning for Rapid Prediction of Lithium-ion Battery Cycling Protocols）。该文提出...
复旦大学高分子科学系陈茂团队：机器学习辅助的聚合逆分析平台（图）
机器学习 聚合逆分析 人工智能
2021/5/31
在聚合物材料的研发过程中，研究者需合成大量具有不同信息的聚合物（例如分子量、分子量分布、化学组成）以开展筛选研究。然而聚合反应受多参数影响，对非专业人士而言，常需经历不断试错才能得到理想结果，不仅实验效率受限、成本高，而且对复杂体系而言，其分析难度大幅度提升。近年来，基于大数据的机器学习方法已经逐渐在化学领域彰显其在反应分析、路线优化上的巨大潜力。而如何在高分子合成中用好机器学习的优势，还有待开发...