可实现更高效材料设计的新方法  

出　　处：《现代材料动态》2018年第6期8-9,共2页Information of Advanced Materials

摘　　要：位于美国北卡罗来纳大学教堂山分校和杜克大学的科学家们创建了第一个使用机器学习来预测新金属、陶瓷和其他晶体材料特性的通用系统。通过分析来自NIST无机晶体结构数据库的大约6万个样品的数据.

关 键 词：材料设计 无机晶体 结构数据库 机器学习 通用系统 材料特性 NIST 科学家 

分 类 号：TB3[一般工业技术—材料科学与工程]