APPLICATION PROGRESS OF MATERIALS GENOME TECHNOLOGY IN THE FIELD OF NEW ENERGY MATERIALS
Notice bibliographique
Résumé
Materials genome integrates high-throughput computing, high-throughput preparation, high-throughput detection and database systems of materials. It is a "paradigm revolution" in materials research and development. With its profound scientific connotation and significant application potential, it will accelerate New materials discovery and applications. This article focuses on the use of materials genome in the research and development of new energy materials to shorten the "discovery-development-production-application" cycle of new energy materials. It introduces the internationally representative Materials Project and OQMD two material genome platforms, as well as some important the application of materials genome computing technologies, such as material conformation characterization, high-throughput computing and screening, machine learning, neural network technology, optimization algorithms and new high-throughput preparation and characterization technologies, in the research and development of new energy materials, and the next step the development of materials genome puts forward prospects, such as developing high-precision high-throughput computing, using artificial intelligence to develop high-throughput experimental systems and platforms, generating material big data, and making full use of material big data through intelligent computing to create computing and experiments. The integrated materials genome big data artificial intelligence system accelerates the discovery and application of new energy materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».