《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

1.1.3计算方法(6大方法)1.1.4带隙机理1.1.5模态分析(能量耗散机理)1.1.5COMSOL商用有限元软件的安装1.1.6案例1:基于有限元法的二维周期结构超材料能带曲线计算(包含实操)1.1.7案例2:基于有限元法的二维周期结构频域与时域响应计算(包含实操)第2天:深度学习基本理论与常用模型介绍2.1...

诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

通过将电磁学的概念和方法融入到深度学习中,我们可以开发出能够处理复杂电磁现象的强大工具,这些工具在通信、雷达、医疗成像和许多其他领域都有着广泛的应用前景。这些深度神经网络范式通过模仿电磁学的原理,如波动传播、干涉和衍射,来提高网络模型的泛化能力和可解释性。四、受统计物理学启发的AI模型统计物理的研究对...

Nature与Science同时出王炸!生命科学领域又一位“天才少年”诞生...

1.2小分子理化性质(如分子量、clogP等)计算1.3分别构建大环、氨基酸、DNA、RNA等分子小分子化合物库2小分子数据库2.1DrugBank、ZINC、ChEMBL等数据库介绍及使用2.2天然产物、中药成分数据库介绍及使用第三天分子对接基础1.1分子对接原理1.2分子对接分类1.3分子对接打分函数2.常规分子对接实践...

机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】

6.神经网络与深度学习基础:提供了神经网络的基础知识,包括前向传播、损失函数和反向传播算法,以及使用PyTorch构建和训练神经网络的实践。7.可解释性与可视化:特别强调了模型的可解释性,通过SHAP方法来解释模型预测,以及如何将研究成果进行可视化展示,增强了研究的透明度和说服力。8.论文复现与写作指导:通过复现SCI论文...

基于XGBoost 特征选择方法在业务中的应用

XGBoost算法的基本原理如下:1)初始化一个弱学习器(通常是决策树),并计算该学习器的预测值和损失函数;2)算法计算损失函数对于当前预测值的梯度。梯度可以被理解为损失函数在当前预测值处的斜率,它给出了优化损失函数的方向;3)算法使用新的学习器去预测梯度,而非真实的标签。新的预测值等于原始预测值加上学习...

【量化专题】机器学习模型理论—决策树的剪枝

其中,R(t)为叶子结点误差代价,R(T)为子树误差代价,N(T)为子树节点个数,R(t)和R(T)计算公式如下:其中,r(t)为节点的错误率,p(t)为节点数据量的占比;ri(t)为节点i的错误率,pi(t)为节点i的数据量的占比(www.e993.com)2024年10月31日。五总结本文介绍了决策树剪枝的原理。

梅夏英 | 复杂系统与智能涌现:未来数字法研究的范式图景 | 专论

摘要:当前数字法研究落后于数字技术的发展,主要原因在于研究范式相对陈旧且未及时更新。现有数字法研究沿袭了传统法学的研究范式,即坚持还原论、“主客二分”和线性思维等基本观念和方法,导致了对数字系统的整体性、信息运行规律的独特性以及信息在“主客体”之间所具有的超然地位等方面,存在认知不足的问题。基于数字系...

《Nature》顶刊:高分子材料结合新研究出现最新进展,最高技术含量...

传统的理论和数值模拟方法计算成本高且复杂。深度学习的优势:数据驱动建模:深度学习可以从大量的实验数据或模拟数据中学习超材料的行为模式,无需过多依赖传统的物理建模。通过训练神经网络,能够预测超材料在不同条件下的性能。自动特征学习:深度学习模型能够自动从数据中提取重要特征,减少人工设计和优化过程中的复杂性,...

北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲

(一)机器学习基础算法:(1)贝叶斯(Bayesian)学习以及相关算法;(2)Q学习基本概念;(3)归纳学习-决策树构建算法。掌握机器学习发展历史、AlphaGO技术的发展历史以及核心技术,掌握Q学习的基本方法;掌握VC维的定义,以及统计学习理论的基本结论,深入理解经验风险和真实风险概念区别与联系;理解Bayesia...

入门必读!写给初学者的人工智能简史!

联结主义,强调模仿人脑的工作原理,建立神经元之间的联结模型,以此实现人工神经运算。大家可能会有点激动。没错,这就是现在非常热门的神经网络模型。神经网络的概念其实诞生得很早。1943年,美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特·皮茨(WalterPitts),基于人类大脑的神经网络,创建了一个形式...