Efficient sampling for decision making in materials discovery

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Accelerating materials discovery crucially relies on strategies that efficiently sample the search space to label a pool of unlabeled data.This is important if the available labeled data sets are relatively small compared to the unlabeled data pool.Active learning with efficient sampling methods provides the means to guide the decision making to minimize the number of experiments or iterations required to find targeted properties.We review here different sampling strategies and show how they are utilized within an active learning loop in materials science.
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通过文献资料法对世界六大马拉松大满贯赛事的文化特征、赛事组织、赛事服务、慈善、推广与营销进行分析并借鉴其发展经验。提出五大发展启示,“创新”“纪律”“氛围”“公益”“服务”,旨在推动我国马拉松产业持续健康发展。
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