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加速催化剂设计,上海交大贺玉莲课题组基于 AutoML 进行知识自动提取

作者:梅菜 编辑:李宝珠,三羊 上海交通大学密西根学院助理教授贺玉莲课题组,针对确定决定 Eads 的关键物理量提出了一种新方法,即基于自动机器学习 (AutoML) 的特征删除实验,从高通量密度泛函理论...化学工业中,85% 以上的过程都依赖催化剂加快反应速率,设计新型高效催化剂对整个产业的重要意义不言而喻,其中,理解和确定最佳催化剂的过程中,有一个最具信息量的特征,即催化剂表面反应物的化学吸附能量 Eads...化学反应内在十分复杂,这也使得明确决定 Eads 的关键物理量存在显著困难。...该数据库包含 DFT 计算的二元合金表面上各种吸附物的 Eads 值,这些吸附物由 37 种不同金属元素组成。...综上所述,本研究论证了,在二元合金催化剂表面的吸附位点的局部几何信息,对化学吸附能量 Eads 的重要影响,展示了基于 AutoML 的特征删除实验的稳定性、一致性和潜力。

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《驾驭大数据》读书笔记

Enterprise Analytic Data Set(EADS)企业分析数据集是可共享的,可复用的,集中化的,标准化的,用于分析的数据集 EADS所做的事就是把成百成千个变量汇总到某些数据表和视图内...EADS的结构是一张大宽表,也可以是关联在一起的多张表 EADS有利于协作,因为每一个分析专家都可以共享同样的,一致的数据。 EADS最重要的一个优点是保证了不同分析工作的数据的一致性。...可以让分析专家专注于分析本身 假如你要在某一个业务领域做大量的分析,且分析还会越来越多,那么你就应该创建企业分析数据集 分析数据集的一种实现方式是建立一个汇总表,另一种实现方式是建立一系列的概要视图来实时生成EADS...嵌入式评分过程可以部署在沙箱环境或者EADS环境内,并提供了评分程序,这些程序可以很容易被各种用户和应用访问 嵌入式评分的实现过程包括SQL,UDF,嵌入式过程或者PMML 如果企业开始广泛的使用模型

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