高通量多尺度材料计算和机器学习--聚文网

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内容简介

传统材料研发模式主要基于实验“试错法”，其研发周期长、效率低，人工智能驱动的科研范式变革和新材料数字化研发模式能有效地降低研发成本，缩短研发周期。《高通量多尺度材料计算和机器学习》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。《高通量多尺度材料计算和机器学习》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、复合材料、新型功能材料等重点材料行业或领域的应用。

本书内容源自原始文献和作者在本领域多年的积累，重点阐述基本概念、基本理念、方法和应用实践，适合于计算材料、计算物理、计算化学等领域和方向的研究人员、学生或教师参考，也适合于涉及新材料研发的企业、制造业和政策层面参考。

丛书序
序一
序二
前言
第1章高通量多尺度材料计算：背景、意义和现状 1
1.1 材料研发之计算 1
1.2 材料研发之 AI 3
1.3 材料研发之数据 5
1.4 高通量多尺度材料计算：需要计算、数据、AI融合的基础设施支撑 7
1.4.1 高通量多尺度材料计算：特点及挑战 7
1.4.2 高通量多尺度材料计算平台：新材料研发基础设施 10
1.4.3 高通量多尺度材料计算平台发展趋势 13
1.5 国外高通量多尺度材料计算平台现状 16
1.5.1 美国微软的Azure量子元素 16
1.5.2 美国Mat3ra 17
1.5.3 韩国Materials Square 18
1.6 MatCloud+材料云：国产高通量多尺度材料计算平台 18
1.6.1 MatCloud+高通量多尺度材料智能设计云平台简介 18
……

高通量多尺度材料计算和机器学习

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