基于高通量计算及机器学习的新材料带隙预测

在功能材料应用中,带隙往往起着重要的作用,如光电材料一般为宽带隙半导体,而热电材料为窄带隙半导体,因此对指定类别的材料体系带隙进行快速而准确的预测对于功能材料应用具有非常重要的科学意义.然而,通过基于第一性原理的高通量计算获取高精度带隙的方法耗时长,效率低,而实验上系统测量大量材料体系带隙也不现实,所以基于统计学的机器学习预测方法就成了一种有前景的可能性替代方案.本文设计了一种集成学习模型用于有效而准确地预测带隙值.在已计算过带隙值的热电材料类金刚石化合物的基础上,一方面利用单组元组分替换策略产生大批量相似化合物,并用查重技术过滤掉重复体系,得到356个相似材料体系.另一方面结合机器学习技术,构建高效的带隙预测模型,预测并验证了50个相似材料体系的带隙值.通过实验证明,该预测模型具有77.73%的准确率,且足够健壮稳定,可以广泛应用于需要进行大批量带隙预测的热电材料的研究情景中.     

现代展示技术在公共场馆中的应用

现代展示技术是集理科（空间造型的立面线型平滑、架构的可靠性、稳定性计算等）、工科（计算机图形图像处理技术、网络技术、自动控制、机器人、非标精密机械设计与制造、通信技术等）、视觉艺术（艺术设计、色彩学、动画技术）与艺术（国油雕、传统工艺、现代工艺等）的综合系统。这种系统技术,对接着文化领域及服务领域,特别是博物馆类场馆和会展业、历史文化遗址、