大数据文摘作品 编译：李雷、大茜、Aileen 算法和材料数据库正帮科学家预测哪些元素能合成新材料。 几百年来，人们一直是通过反复试验或者靠运气和偶然发现新材料。现在，科学家们正在使用人工智能来加速这一过程。 最近，西北大学的研究人员用AI来解决如何生成新的金属玻璃混合物的问题。这比起在实验室进行实验快了200倍。 科学家们正在构建由数千种化合物组成的数据库，以便用算法来预测哪些化合物的组合会形成有趣的新材料。还有人用AI来分析已发表的论文挖据“材料配方”以产生新材料。 过去，科学家和建筑工人们只能将材料混
如今，在网上网下，我们有许多机器学习书籍和课程可用来学习，而同时网上又掀起了大学课程和电子书逐渐免费的趋势。太多的优秀资源可以使用也许会让您感觉到要被压倒。而这样的感觉可能会阻止您开始机器学习或在机器学习上取得进展。
本文是关于 Naki Code Interface 工具（以下简称CI）的介绍，阅读这篇文章，了解一下与CI有关的信息。
【新智元导读】昨日Nature封面论文：哈佛大学研究者借助机器学习算法，利用“废弃”数据成功预测新材料的合成，引发学界激论：人工智能真能加速发现神奇新材料吗？该研究所用的“计算材料学”结合计算机模型和机器学习，是对传统研究方法的革新。计算机科学和人工智能的影响已经拓展到越来越多的领域，机器学习或将改变未来科研方式。 发现一种新的材料是非常艰难的过程，通常要经历无数次失败，偶尔在机缘巧合之下取得成果，还要费劲功夫反向检测这种新材料的性质。但有一批材料科学家转换思路，使用计算机模型和机器学习算法生成海量假想的材
本文适用于对以机器学习为中心研究的跨专业学者（生物，化学，材料科学专业等）的研究者。这篇文章主要以材料科学为例，涵盖了有关数据，特征工程，模型训练，验证，评估和对比，一些热门的材料评估指标和数据集，模型和架构分享，以及发布的内容。结果，这里还包括了相互Jupyter Notebook和一些示例Python程序来演示一些概念，工作流程和最佳方法实践。 总体而言，此处以一种简单的形式形式的数据驱动的方法和机器学习工作流程以及注意事项。研究人员的读者可以根据本文的建议阅读参考资料，尝试最佳实践，并运用到自己领域上的相关专业知识。
工业世界里，高纯气体被广泛应用于半导体制造、光纤生产、科学研究、医疗健康、环保能源等诸多领域。例如，半导体行业，高纯气体是芯片制造的关键原材料，直接影响着集成电路的性能和良率。
内容一览：了解全局晶体对称性并分析等变信息，对于预测材料性能至关重要，但现有的、基于卷积网络的算法尚且无法完全实现这些需求。针对于此，中山大学的李华山、王彪课题组，开发了一款名为 SEN 的机器学习模型，准确感知了固有晶体对称性和材料结构团簇之间的相互作用。
清华大学研究人员利用原创的深度学习密度泛函理论哈密顿量 (DeepH) 方法，发展出 DeepH 通用材料模型，并展示了一种构建「材料大模型」的可行方案，这一突破性进展为创新材料发现提供了新机遇。
今天为大家介绍的是来自Mark Peplow的一篇文章。目前来自DeepMind的工具预测出近40万种稳定物质，一个自主系统学会了如何在实验室制造这些物质。
清华大学化工系卢滇楠教授团队，联合美国加州大学河滨分校吴建中教授和北京科学智能研究院高志锋研究员，提出一种三维 MOF 材料吸附行为的机器学习模型 Uni-MOF，用于预测各类工况下纳米多孔材料对各类气体的吸附性能。
在 AI for Science 的规模化推广过程中，低门槛使用且开源的高性能工具至关重要。一方面，科研人员能够通过上手使用，更加直观地了解 AI 的能力；另一方面，当团队中缺乏交叉学科人才时，已有工具能够减少科研人员探索 AI 应用的成本，加速研究进程。
传统的机器切割经常产生大量的剩余材料，用户为避免浪费，不得不在排列零件时反复尝试。
今天给大家介绍韩国高级科学技术研究所Jidon Jang等人在Journal of the American Chemical Society上发表的文章“Structure-Based Synthesizability Prediction of Crystals Using Partially Supervised Learning”。通过预测无机材料的合成能力可以加速新材料的发现，传统方法依靠计算热力学稳定性来预测定材料合成性，但考虑因素过于简单，本文中提出了一种基于材料数据库半监督学习的机器学习方法来量化合成概率。通过对positive and unlabeled machine learning (PU learning)的优化，实现图卷积神经网络作为分类器模型输出合成分数(CLscore)。CLscore排名前100的虚拟材料中有71种材料在文献中被证实可合成。
单机版：优点是无需安装第三方数据库，安装方便，开箱即用。缺点是在多人多项目使用的情况下，会产生各自的编码数据库，编码没有唯一性，无法形成公司级统一的材料编码（当然如果所有项目都由一个人做编码理论上也行）；
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距
SolidWorks是一款专业的三维CAD软件，针对工业设计和机械制造等领域，它具备许多独特的功能，可以帮助用户更轻松、高效地进行3D建模和设计。本文将通过举例法来介绍SolidWorks的几个重要功能，并探讨它们在实际应用中的价值。
这是小试牛刀系列最后一集。前几集我们了解了PDMS采用Addin方式做二次开发的技术架构和最基本的开发方法，也实现了很多基本的功能效果。这几集的学习，我觉得算是管中窥豹吧，离真正的入门还有一些的距离。小试牛刀作为一个入门级的学习笔记系列，基本涵盖了最初级的开发内容，也因为下半年事情特别多，暂时没有时间继续深入研究，所以小试牛刀系列就到此为止了，等忙完这一阵子会继续与大家一起研究和分享，小工具下载和安装说明见最后。
今天给大家介绍韩科院的YousungJung等人在ACS central science上发表的文章“Generative Adversarial Networks for Crystal Structure Prediction”。作者在文章中提出使用生成对抗网络可以预测新的晶体结构。文中提出的模型被用于产生Mg-Mn-O三元材料，并对其光阳极特性进行理论评估用于高通量虚拟筛选(high-throughputvirtual screening,HTVS)。文中提出的生成HTVS框架预测了23个新的晶体结构，具有合理的计算稳定性和禁带宽度。生成模型是探索采用传统方法难以到达的化学空间隐藏部分的有效方法。
CI生成的材料描述存放到SDTE后，别的项目可以很方便地复用这些描述。目前SDTE的NAME直接以CC码命名，描述存在RTEXT和STEXT，但是描述中带有材质信息，这个略有些尴尬，所以要复用CI创造的材料描述，还是GPART方式更合逻辑，下一步考虑优化SDTE的描述，把材质信息从SDTE里去掉，仅创建在SMTE中。
多孔材料的水吸附等温线是一个非常重要的参数，但这一参数的获得并不容易。这是因为多孔材料种类过多、结构多元，通过实验和计算的方式获得水吸附等温线数据成本过高，耗时过长。
AI 工具 GNoME 发现 220 万种新晶体，相当于人类科学家 800 年的实验产出，其中 38 万种新晶体可以成为未来高新技术的稳定材料。
在同行评审期刊上发表论文的基本原则是，对方法进行充分描述以确保可重现性。因此，对于基于机器学习的研究，必须提供模型和架构的完整源代码，包括数据处理，数据清洗，模型训练和模型评估的实现细节。如果可以的话，还应该在许可的或开源许可下发布源代码，以便其他人可以重复使用，改进，协作并进一步为您的工作作出贡献。 您发布的源代码必须是完整的——也就是说，其他人应该能够逐行阅读您的源代码，执行该源代码，并获得与您相同或相似的结果。您必须列举出所需的库和其他软件的依赖项，最好列出相关的版本号。理想情况下，这些依赖项将列在“环境文件”中，其他人可以使用这些文件在其他本地系统上直接创建可运行的软件环境。如果您有使用其他人开发的任何代码或者软件包，请确保遵守其许可证。您还可以考虑将代码托管在线，如版本控制的存储库中，比如著名的GitHub, GitLab, Bitbucket, DLHub 或其他类似的在线版本。 请确保源代码文件齐全，并遵循完善的代码标准。与其编写额外的注释来解释您的代码，不如考虑以某种不需要附加注释的方式来编写代码。（当然在代码中注释是相当重要的）这需要使用明确的变量名，严格遵循格式标准（例如PEP8）并编写“显式”代码。最好添加一个“README”文件，为您的读者提供有关安装、设置、使用代码以及拷贝已发布版本的说明。为了明确在任何基础系统架构上的大规模可部署性和一致性，还可以考虑使用Docker等工具将项目作为容器化的应用程序发布。
作为一名机械加工工作者，使用CAD/CAM软件是必不可少的。在我的工作中，我经常使用Mastercam这一软件来进行零件的设计和加工。Mastercam是一款非常强大的CAD/CAM软件，它具有丰富的功能和易于使用的界面，使得用户可以轻松地完成复杂的加工任务。
对于社区电商而言，水果海鲜等品类，每天都需要打包后再出库。那么，在做这个加工的系统流程时，我们需要注意哪些问题呢？
一个项目做请购单遇到两个问题，虽然问题不大，但很有代表性，这种细节问题在软件应用到一定的深度才会暴露出来，在这里分享一下：
今天我们介绍由蒙特利尔大学MILA - Quebec人工智能机构的Yu Song发表在arXiv上的工作，该工作提出了MatSci-NLP，用于评估自然语言处理（NLP）模型在材料科学文本上的性能的自然语言基准。该工作从公开可用的材料科学文本数据构建基准，以涵盖七个不同的NLP任务，包括传统的NLP任务（如命名实体识别和关系分类）以及特定于材料科学的NLP任务（如合成动作检索以及涉及创建材料的合成程序）。研究了在不同科学文本语料库上预训练的基于BERT的模型，以了解预训练策略对理解材料科学文本的影响。在低资源训练设置下的实验表明，在科学文本上预训练的语言模型优于在一般文本上训练的BERT。此外，该工作提出了一种统一的文本到模式的MatSci-NLP多任务学习方法，并将其性能与专门针对材料科学期刊进行预训练的模型MatBERT进行了比较。在对不同训练方法的分析中，发现提出的受问答启发的文本到图式方法始终优于单任务和多任务NLP微调方法。
编辑 | 绿萝 材料的性质由其原子排列决定。然而，现有的获得这种排列的方法要么过于昂贵，要么对许多元素无效。 现在，加州大学圣地亚哥分校纳米工程系的研究人员开发了一种人工智能算法，可以几乎即时地预测任何材料（无论是现有材料还是新材料）的结构和动态特性。该算法被称为 M3GNet，用于开发 matterverse.ai 数据库，该数据库包含超过 3100 万种尚未合成的材料，其特性由机器学习算法预测。Matterverse.ai 促进了具有卓越性能的新技术材料的发现。 该研究以「A universal gra
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。文中所指ERP即SAP软件。
虽然CAE仿真分析软件的功能已经相当强大，但它并不涉及各个领域。未来的发展应该具备以下功能。
导读：在ERP系统中，仓库信息管理是一个小的不能再小的功能了，正是因为其小，所以，很多人都没有重视它。但是，当出现问题时，再修改，工作量就太大了。
陶哲轩一直看好，ChatGPT将颠覆数学证明，而如今，AI在化学领域的潜力同样深不可测。
基于 Angular+Solidity+Web3.js，应用 IPFS、ENS、Oracles 等技术，通过 Truffle 部署于 Ethereum 的音乐版权管理 Decentralized Application (ÐApp)。
Substance 3D Sampler 是一款三维贴图软件，它可以让用户对各种不同类型的物理材质进行扫描和转换。该软件使用了先进的 AI 技术，能够从现实世界中的物体样本中获取颜色、纹理、光泽等信息，并将其转换为高品质的数字材质贴图。
S 时将差异结转到在产品，产品中，最后结转到生产成本，最终到利润。具有计划性，可以控制考核
聊起 AI，画面都充斥着机械语言：精密高级的芯片，光怪陆离的智能产业……你眼中的 AI 有什么样的能力？能给传统行业带来哪些变革与发展？基于此，云加社区联手知乎科技，从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」。
美国斯坦福大学（Standford University）网站发布消息，称该校科学家正在将人工智能技术用于制造更安全的锂离子电池。 科学家们已经花费了几十年时间寻找锂离子电池中可燃液体电解质的安全替代品。现在，斯坦福大学的研究人员已经确定了大约20多种固体电解质，有望在未来替代智能手机、笔记本电脑和其他电子设备中使用的挥发性液体。他们的研究结果以人工智能（AI）和机器学习技术为基础，发表在《能源与环境科学》（Energy & Environmental Science）杂志上。 “电解质让锂离子在电池的正负
如何增加专业知识并减轻焦虑。 （1）如何搭建强有力的组块 全程在纸上解决一个重难点题目； 重做一次，要格外注意关键步骤； 休息一下； 睡眠； 再来一次； 给自己添加同类型的新题； “主动”回想重复。 （2）遇到瓶颈：突然间你的知识结构就要崩塌 记住掌握知识是需要时间的，在理解的过程中，会经历一些看似理解力在发生倒退的时期，这是一个很自然的现象，说明你的大脑正在推敲这些材料。 （3）让一切井然有序：梳理你的学习材料 （4）测试是一种强效的学习经历：时常给自己来场小测试 测试本身就是一种强效的学习经历。他
对于使用CAE进行仿真计算的的用户而言，材料的定义是一个细致且繁琐的过程，细致是因为材料参数对于仿真结果至关重要，需要确认每个参数的准确性；繁琐是当材料较多且含有多种属性时，定义和编辑属性的工作量较大。而采用脚本来定义材料是一个很好的方式。大型通用仿真CAE软件WELSIM可以通过自动化测试系统支持脚本定义材料，对于大量的材料集，可以通过XML脚本实现。
今天为大家介绍的是来自Kamal Choudhary团队的一篇论文。在这项工作中，作者介绍了ChemNLP库，它可用于以下方面：（1）整理材料和化学文献的开放访问数据集，开发和比较传统机器学习、transformer和图神经网络模型，用于（2）对文本进行分类和聚类，（3）进行大规模文本挖掘的命名实体识别，（4）生成摘要以从摘要中生成文章标题，（5）通过标题生成文本以建议摘要，（6）与密度泛函理论数据集集成，以识别潜在的候选材料，如超导体，以及（7）开发用于文本和参考查询的网络界面。作者主要使用公开可用的arXiv和PubChem数据集，但这些工具也可以用于其他数据集。此外，随着新模型的开发，它们可以轻松集成到该库中。
最近，Meta 开源的 Llama 2 系列模型引发了不小的轰动。这些模型包含 7B、13B、70B 三种版本，最大的 70B 版本性能接近 GPT-3.5，小一点的版本甚至可以在移动端运行，且整个系列都允许商用，有望成为众多大模型应用的底层支撑。很多人预言说，「大模型的安卓时代就要来了」。
好巧不巧，就在马老板到处摇人攒xAI的时候，科学界好像也和他心有灵犀，在Nature上发了一篇堪称「xAI目标的可行性报告」的论文。
0.9.3版本主要是重构了螺栓材料统计功能，以sample项目的测试结果为例，螺栓统计的规格和数量与PDMS出的ISO图上标注的螺栓数据一致，有两根不一致的Branch我单独做了说明，我认为按照我的方法计算也是合理的。我本以为螺栓这么一点小东西应该很容易吧，没想到计算起来真是复杂，而且元件属性的订制必须也要符合一致的命名和设置规范，没有统一规范，工具就没有没有办法基于一个标准的计算规则来统计材料，为此我增加了很多元件属性的检查。开发过程经历了三次推倒重来，也算经历了一番波折，最后总算是八九不离十了。因为sample项目的数据量小，材料类别少，所以还有一些判断规则后期需要扩充，以后再说。
0.9.4版本主要是修复了螺栓材料统计功能中的一批Bug，改动的内容非常多，但是没有用Sample项目再完整测试一遍，近期有反馈说螺栓数量和长度不准，终于等到五一假期，准备好好再测一遍，下面是测试结果，以及关于几个大家最常问的问题的回复。
来源：ScienceAI本文约1800字，建议阅读5分钟想象一下，有一本食谱，里面有 150,000 道诱人的菜肴，但制作菜肴的很少。 想象一下，有一本食谱，里面有 150,000 道诱人的菜肴，但制作菜肴的很少。 这就是劳伦斯伯克利国家实验室 (LBNL) 的「材料项目」（Materials Project）所面临的挑战。它使用计算机预测了大约 150,000 种可以改进电池电极和催化剂等设备的新材料。但该数据库的全球用户仅仅设法将其中的一小部分用于测试，还有成千上万的未尝试。「合成已成为瓶颈，」LBN
CI 是一个PDMS二次开发插件，用于实现正向做采购编码，执行一套简易的、可维护的编码规则，根据规则生成物资编码（以下简称CC码）和采购编码（以下简称PN码），编码信息写入PDMS等级元件属性，出图和出材料表直接带编码，一次性解决材料带编码问题。
日常生活和工作中，经常会涉及到对文档、视频的存储与审阅分享。面对海量的文档、宣传视频及知识素材，很难进行分类管理，发送到微信群、朋友圈后未能得到及时的反馈，也无法追踪浏览数据。 在面对海量的视频、文档，且需要分享到多个场景时，如何高效地进行管理并追踪到分享数据呢？ 1、产品介绍｜云分享使用场景 文档分享管理：避免低效的文档反复下载上传，云端实时管理多版本文件； 转发权限设置：用户可自定义分享对象、文档有效期、以及对下载/转存等功能进行限制，分享权限安全可控； 反馈意见收集：项目协作者浏览文档后，可以快速标
如何搭建强有力的组块 当你看一眼就能看出某题解法，即对题目有真正的了解，说明你已经成功构建出一个命令组块 搭建强大组块的步骤 全程在纸上解决一个重难点题目 重做一次，要格外注意关键步骤 休息一下 睡眠：在你睡觉前，把这个问题再过一遍 再来一次。第二天尽快地把这个问题再做一遍 给自己添新题。再挑一道重难点题目，用之前做第一道题的相同方法来解这道题 “主动”重复。走去图书馆的路上，或是锻炼的时候，可以在头脑中回想解决某个题目的关键步骤 ---- 机遇的法则 先专注于攻克一些关键概念，你会惊喜地发现以上的“组块搭
水蜘蛛（Water Spider），一个工厂中专门从事物料和信息传递的岗位，日文中称Mizusumashi，英文中称Water Spider，国内直译为水蜘蛛，也称作转运工、物料员等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
