全站搜索
首页_赢咖4星辉-官方注册地址
首页_赢咖4星辉-官方注册地址
赢咖4注册基于两步式理论框架实现机器学习的高通量微流控平台的构建
作者:管理员    发布于:2021-07-06 06:12    文字:【】【】【

  在材料科学领域,制备具有特定光学性能纳米材料的方法极为重要。近年来,机器学习方法已用于解决材料科学中的众多方面,例如药物发现、医学成像、材料合成、功能分子生成和材料降解等等。然而,目前机器学习的算法大多是基于计算模拟的数据或从文献中收集的实验数据而开发的,这导致输出的目标材料难以在实验上合成,限制了其实际应用。

  来自新加坡国立大学化学与生物分子工程系Xiaonan Wang教授领衔的团队,提出了一个两步式理论框架,以实现机器学习驱动的高通量微流控平台,并用于快速生产具有所需吸收光谱的银纳米颗粒。作者结合高斯过程的贝叶斯优化算法与深度神经网络,并与高通量实验合成一个循环,有效地优化了银纳米颗粒的合成。此外,此框架还训练了一种可转移算法,可以使用最终的深度神经网络进行逆设计,以合成具有不同光学特性的纳米粒子。作者所开发的方法适用于微流体高通量实验回路中其他材料的合成,同时还适用于其他类型的高通量实验平台,具有重要的应用价值。赢咖4注册赢咖4注册

相关推荐
  • 赢咖4机器学习在颌面部囊肿及肿瘤中应用的研究进展
  • 赢咖4注册基于两步式理论框架实现机器学习的高通量微流控平台的构建
  • 赢咖4微软现致力于为Xbox Series XS开发基于机器学习的渲染升级技术
  • 赢咖4娱乐落地中国一周年AWS SageMaker如何领驭机器学习变革
  • 赢咖4娱乐2021保研夏令营西建大信控学院大学生夏令营公告
  • 赢咖4娱乐机器学习 - 入门
  • 赢咖4注册机器学习、分子探针…前沿技术如何帮助构建多元化人脑「地图」?
  • 赢咖4党史学习教育需要更多鲜活的“史实细节”
  • 赢咖4娱乐法拉利携手亚马逊云科技 发力机器学习
  • 赢咖4娱乐人工智能机器学习技术推动全球产业变革
  • 脚注信息
    版权所有 Copyright(C)2020 星辉娱乐
    网站地图|xml地图|友情链接: 百度一下