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题名/责任者:

高通量多尺度材料计算和机器学习/杨小渝著

出版发行项:

北京:科学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-03-076282-5 精装/CNY198.00

载体形态项:

xix, 321页:图 (部分彩图);25cm

丛编项:

材料基因工程丛书

个人责任者:

杨小渝 著

学科主题:

材料-计算方法

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TB3-39

中图法分类号:

TP181

一般附注:

国家科学技术学术著作出版基金

出版发行附注:

国家科学技术学术著作出版基金资助出版

责任者附注:

杨小渝, 博士, 英国剑桥大学博士后, 现为中国科学院计算机网络信息中心研究员, 入选中国科学院“百人计划”A类, 博士研究生导师, 中国科学院大学岗位教授, 英国雷丁大学访问教授。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书基于计算、数据、AI和实验“四位一体”的新材料集成式智能化研发理念, 提出了基于材料基因编码的新材料智能设计范式, 从企业级新材料研发和面向科研的材料计算视角, 重点围绕高通量材料集成计算、多尺度材料计算模拟、材料数据库、材料数据机器学习、新材料研发制造软件等介绍了新材料数字化智能化研发和设计基本概念、方法、技术和应用。本书同时也介绍了国产的高通量多尺度集成式材料智能化设计工业软件MatCloud+, 并通过一些精选案例介绍了材料计算、数据和新一代人工智能等数字化研发方法技术在新能源、金属/合金、石油化工、新型功能材料等重点材料行业或领域的应用。

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