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催化剂是决定聚烯烃的工业效率以及实现聚烯烃高端化的核心.传统开发催化剂的过程采用试错法,不仅实验步骤多、研发周期长,且催化性能的研究需要消耗大量资源.单纯依靠实验的分析方法很难挖掘出催化剂结构与聚合性能之间的内在关系.高水平的量子化学计算可以准确地获取反应机理,但针对宏量的实验数据,昂贵的计算成本是其局限.大数据时代,人工智能的发展势不可挡.机器学习作为人工智能的核心策略表现出强大的预测能力,并在科学、技术以及工业等各个领域获得了广泛的应用与发展.本文主要介绍机器学习在聚烯烃催化剂中的最新研究进展,并简要评述机器学习应用于烯烃催化中面临的机遇与挑战. 相似文献
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现代体育运动的发展与科技的结合越来越紧密,以计算机为主的现代信息技术已经广泛应用于运动训练、比赛临场统计、运动会组织管理、体育教学等诸多方面.文章针对当前我国体育领域对现代信息技术应用现状进行了阐述和总结,并对其未来发展趋势进行展望. 相似文献
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一阶Lagrange力学逆问题及其在非力学领域中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
提出两种构造一阶微分方程系统的Lagrange函数的新方法, 把一阶系统化成一阶Lagrange系统. 讨论了一阶Lagrange函数的两类等效函数, 举例全面说明所得结果, 并应用新方法构造非力学领域一阶系统的Lagrange函数. 相似文献