Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
项目实操1.使用实验数据训练机器学习模型预测金属有机框架材料中的气体吸附2.通过机器学习方法筛选新型四元半导体化合物这两个实操项目同时穿插讲解如下内容A1模型性能的评估方法A1.1交叉验证:评估估计器的性能A1.2分类性能评估A1.3回归性能评估第四天理论内容1.无监督学习2.1什么是无监督学习2...
先发Nature再发SCI的水凝胶材料,连续登上多个顶刊榜首,迎来史诗级...
4.支持向量机的实现和应用项目实操1.使用实验数据训练机器学习模型预测金属有机框架材料中的气体吸附2.通过机器学习方法筛选新型四元半导体化合物这两个实操项目同时穿插讲解如下内容A1模型性能的评估方法A1.1交叉验证:评估估计器的性能A1.2分类性能评估A1.3回归性能评估第四部分理论内容1.无监督...
颠覆传统思路!轰动领域的Nature重磅进展!引爆材料领域新风口!
4.支持向量机4.1分类原理4.2核函数实操内容1.决策树的实现和应用2.随机森林的实现和应用3.朴素贝叶斯的实现和应用4.支持向量机的实现和应用项目实操1.使用实验数据训练机器学习模型预测金属有机框架材料中的气体吸附2.通过机器学习方法筛选新型四元半导体化合物这两个实操项目同时穿插讲解如下内容A1...
Nature:重磅进展!打破领域瓶颈,解决电池百年难题!
4.了解最新行业动态和发展:对近两年行业内的热点工作和最新研究有清晰了解,具备在分子模拟和量子化学领域进行创新工作的能力,并能够将这些新知识有机地应用到实际工作中。START专题一、机器学习材料第一部分理论内容1.机器学习概述2.材料与化学中的常见机器学习方法3.应用前沿实操内容Python基础1.开发...
一天两篇Nature!独占鳌头,迎取新风暴!刷新世界纪录!
1.使用实验数据训练机器学习模型预测金属有机框架材料中的气体吸附2.通过机器学习方法筛选新型四元半导体化合物这两个实操项目同时穿插讲解如下内容A1模型性能的评估方法A1.1交叉验证:评估估计器的性能A1.2分类性能评估A1.3回归性能评估第四天...
连发多篇顶刊!在夹缝中发表出Nature,深度解读电池最新内容!
1.用使用实验数据训练机器学习模型预测金属有机框架材料中的气体吸附2.通过机器学习方法筛选新型四元半导体化合物这两个实操项目同时穿插讲解如下内容1.模型性能的评估方法1.1交叉验证:评估估计器的性能1.2分类性能评估1.3回归性能评估第四天(利用聚类方法对材料分类及可视化)...
质谱技术根植应用领域的方方面面-第十届全国有机质谱学术会专家报告
研究发现,自下而上只能用于有机金属钌化合物与DNA上G碱基结合位点鉴定,自上而下质谱方法只适用于该类化合物与DNA上T碱基结合位点鉴定。由于在二级质谱分析中,钌与G碱基的配位键比DNA上的磷二酯键更易断裂,故自上而下质谱只适合有机金属钌抗肿瘤化合物与DNA上T碱基结合位点的鉴定。根据该研究,综合自上而下和...
3-溴-2-氯吡啶的几种制备方法
背景及概述[1-3]3-溴-2-氯吡啶是一种白色至黄白色有机中间体,有文献报道其可由3-氨基-2-氯吡啶通过重氮化反应制备得到或者由2-氯吡啶-3-羧酸、2,3-二溴吡啶通过一步反应制备得到。制备[1-3]报道一、室温下,将水(45ml)和48%氢溴酸(27ml)加至3-氨基-2-氯吡啶(2.57g,20mmol)中。室温下,向混...
高中化学 选修5 第一章 第一节 §1.1 有机化合物的分类
各位同学大家好,欢迎来到彭老师化学课,那我们今天呢就来展开选修5,也就是有机化学基础这本书,第1章认识有机化合物其中的第1节有机化合物的分类我们进行讲解,那么在开始这一节课内容之前呢,我们先来简述简述咱们选修部分的这部分课本啊,这个选修课啊,呃,基本上在我们全国各地区,都是在这个高二上学期来进行讲授的...
便携式气相色谱质谱联用仪9100GC-MS-乐氏科技-新品
◎灵敏度:挥发性气体有机化合物浓度可达ppt级便携式气相色谱质谱联用仪9100GC-MS质谱系统◎离子源:高温惰性陶瓷EI源(双灯丝)◎电离能量:10~100eV可调◎质量分析器:高精度全金属四极杆质量分析器质量精度:±0.1amu/24h◎扫描质量范围:2~550amu...