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高通量多尺度材料计算和机器学习 版权信息
- ISBN:9787030762825
- 条形码:9787030762825 ; 978-7-03-076282-5
- 装帧:精装
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
高通量多尺度材料计算和机器学习 内容简介
传统的材料研发模式主要是以实验为主的"试错法",周期长,效率低,从新材料的*初发现到*终工业化应用一般需要10~20年。2011年美国提出了"材料基因组计划",其目的就是借助计算手段和数据方法并结合实验,以三位一体的方式,帮助企业把发现、开发、生产和应用新材料的速度提高到目前的两倍,变革传统以实验为主的"试错法"材料研发模式。它强调通过计算与数据的集成,计算数据与实验数据的集成,高通量计算与多尺度模拟的集成从而加快材料研发方法和方式的一种材料研发文化的转变。基于计算和数据的新材料研发已经成为新材料研发的新业态和新模式。本书籍旨在探讨高通量材料集成计算和材料信息学方法和技术如何可以用来辅助材料的理论设计
高通量多尺度材料计算和机器学习 目录
高通量多尺度材料计算和机器学习 作者简介
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。 在英国学习工作12年,获英国德蒙福特大学计算机硕士(2001)、系统工程博士学位(2006),后分别在英国剑桥大学、南安普敦大学以及英国雷丁大学开展研究工作,其间作为核心人员参与了10多个欧盟框架项目和英国国家政府项目的研发。 2012年回国后主要从事高通量材料集成计算、人工智能、多尺度模拟计算、材料数据库、材料信息学等研究。研发了我国首个高通量多尺度材料集成设计工业软件及平台MatCloud+,并实现了成果转化。回国后主持或参与了国家发展改革委、国家自然科学基金、“十三五”国家重点研发计划“材料基因工程重点专项”、北京市自然科学基金、云南省“稀贵金属材料基因工程”等项目和课题。发表学术论文50余篇,并著有3部英文学术著作。2011年获由教育部、科技部举办的第五届“春晖杯”中国留学人员创新创业大赛二等奖。2010年获香港特别行政区“香港优秀人才入境”身份。2012年放弃赴港,直接回到内地。
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