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[学位论文] 作者：但雅波,,
来源：贵州大学 年份：2020
材料是人类生产生活的物质基础,是直接推动社会发展的动力。但目前的材料发现仍然涉及重大的反复试验,可能需要数十年的研究才能确定适合于技术应用的材料。这一漫长发现过程的主要原因是,潜在材料的数量是巨大的,明智地选择要关注的材料以及进行哪些实验荆棘密......
[期刊论文] 作者：胡甜甜,但雅波,胡杰,李想,李少波,,
来源：计算机应用 年份：2020
针对搜狐coreEntityEmotion_train语料核心实体识别和核心实体情感分析的任务,提出了基于注意力机制的长短期记忆神经网络结合条件随机场模型(AttBi-LSTM-CRF)。首先,对文本进行预训练,将每个字映射为维度相同的低维向量;然后,把这些向量输入到基于注意力机制的......
[期刊论文] 作者：胡建军, 曹卓, 但雅波, 牛程程, 李想, 钱松荣,,
来源：华南理工大学学报(自然科学版) 年份：2019
利用机器学习方法进行材料性能预测研究,通过运用3种特征选择方法(Filter、RFE、LASSO)和3种机器学习模型(线性回归、岭回归、支持向量回归),从众多多尺度特征集中选择最佳的...
[期刊论文] 作者：牛程程,李少波,胡建军,但雅波,曹卓,李想,
来源：材料导报 年份：2020
面对巨大的材料设计空间,基于理论研究、实验分析以及计算仿真的传统方法已经跟不上高性能新材料的发展需求。近年来,材料数据库与机器学习的结合带动了材料信息学的进步,推...
[期刊论文] 作者：曹卓, 但雅波, 李想, 牛程程, 董容智, 钱松荣, 胡建,
来源：中国材料进展 年份：2020
材料信息学作为材料领域一种新的研究方法,引起了国内外广泛的关注。随着材料数据的快速增加,机器学习方法也越来越多地被应用在材料数据的分析中,并有望从大量的材料数据中...
[期刊论文] 作者：李想,李少波,但雅波,董容智,曹卓,牛程程,胡建军,
来源：科学技术与工程 年份：2019
当前基于机器学习的材料属性预测研究中,通常采用数据库获取的所有数据样本,通过计算其高维向量表示来训练预测模型。然而材料数据库样本的高冗余性导致了训练的模型具有很强...
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