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机器学习辅助的材料结构设计

基于高通量计算数据,采用高效机器学方法对材料表面的吸附、反应进行预测,针对特定功能材料、分子进行快速筛选和设计;基于小样本实验数据,开发高可靠性的机器学习方法,对实验工艺进行优化。