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近日，南京大学物理学院彭茹雯教授和王牧教授研究团队与浙江大学马蔚研究员、美国东北大学刘咏民教授课题组合作研究，提出了一种基于统计机器学习方法的微纳光子器件自动化高效设计框架。相比于基于数值仿真的传统试错搜索方法，该设计框架通过机器学习模型挖掘训练数据中设计结构与光学响应间的统计规律，并结合其他迭代优化算法，最终实现了超表面微纳光学器件的大规模、系统级寻优和设计。基于此框架，研究团队设计并实验验证了...
西安交通大学科研人员利用机器学习技术开发新型压电材料（图）
西安交通大学 机器学习技术 压电材料
2018/1/23
传统的材料开发方式往往依赖于试错法或者经验。但是随着材料成分、微观结构等复杂性的增加，传统的方法不再适用。如何利用尽可能少的实验来有效的提升新材料的性能，是材料研究人员所面临的巨大挑战。机器学习技术被认为可以从大量材料科学的数据中通过算法搜索隐藏于其中的重要信息，甚至是物理规律，进而实现材料性能的快速优化。西安交大材料学院科研人员提出了一个基于主动学习技术的材料设计方法，并应用于加速设计开发新型压...
复旦大学“机器学习及其应用研讨会”顺利召开
机器学习 应用研讨会 复旦大学
2004/11/19
2004年11月5—7 日，由上海市智能信息处理重点实验室（筹）和复旦大学计算机科学与工程系联合组织的智能信息处理系列研讨会——“机器学习及其应用（2）”在复旦大学逸夫科技楼顺利召开。会议邀请了国内外机器学习及其相关领域的18位专家作特邀报告。