精品国产人成在线_亚洲高清无码在线观看_国产在线视频国产永久2021_国产AV综合第一页一个的一区免费影院黑人_最近中文字幕MV高清在线视频

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的熒光粉方案問(wèn)世

h1654155972.6010 ? 來(lái)源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-10-30 17:39 ? 次閱讀

來(lái)自休斯頓大學(xué)的研究者設(shè)計(jì)了一種新型機(jī)器學(xué)習(xí)算法,可在一臺(tái)個(gè)人計(jì)算機(jī)上運(yùn)行,并高效預(yù)測(cè)超過(guò) 10 萬(wàn)種合成物的性質(zhì),以搜索用于 LED 照明的最優(yōu)熒光粉。他們合成并測(cè)試了其中一種通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)得到的合成物:硼酸鋇鈉(sodium-barium-borate),并確定它能提供 95% 的效率和優(yōu)越的熱穩(wěn)定性。

10 月 22 日,化學(xué)系助理教授 Jakoah Brgoch 及其實(shí)驗(yàn)室成員在 Nature Communications 期刊上發(fā)表了關(guān)于該研究的論文。

研究者使用機(jī)器學(xué)習(xí)快速掃描大量合成物,尋找關(guān)鍵屬性,包括德拜溫度和化學(xué)兼容性。Brgoch 之前曾發(fā)現(xiàn)德拜溫度與熒光粉的效率有關(guān)。

發(fā)光二極管(LED)使用了少量稀土元素,通常是銪或鈰,這些元素通常位于基質(zhì)材料(如陶瓷或氧化物)內(nèi)。這兩種材料之間的相互作用決定了 LED 的性能。這篇論文主要介紹如何快速預(yù)測(cè)基質(zhì)材料的特性。

Brgoch 說(shuō):「該項(xiàng)目強(qiáng)有力地證明了機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)開(kāi)發(fā)高性能材料有很大價(jià)值,高性能材料領(lǐng)域通常由試錯(cuò)和簡(jiǎn)單的實(shí)證規(guī)則主導(dǎo)。它告訴我們應(yīng)該看哪里,并指導(dǎo)我們的合成實(shí)踐。」

除了 Brgoch,該論文的作者還包括 Brgoch 實(shí)驗(yàn)室的研究生 Ya Zhuo 和 Aria Mansouri Tehrani、前博士后研究員 Anton O. Oliynyk 和最近的博士生 Anna C. Duke。

Brgoch 和 UH 數(shù)據(jù)科學(xué)研究所(UH Data Science Institute)合作,并把 UH 高級(jí)計(jì)算和數(shù)據(jù)科學(xué)中心(UH Center for Advanced Computing and Data Science)的計(jì)算資源用于之前的研究。然而,用于這項(xiàng)研究的算法是在個(gè)人計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的。

該項(xiàng)目從 Pearson 的晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)(Crystal Structure Database)中列出 118287 種可能的無(wú)機(jī)熒光粉化合物開(kāi)始;該算法將這一數(shù)字削減到 2000 多。過(guò)了 30 秒后,它又生成了一份只有 20 幾種可能材料的清單。

Brgoch 表示如果沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí),這個(gè)過(guò)程要花費(fèi)數(shù)周。

他的實(shí)驗(yàn)室研究機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)、合成,所以在算法推薦硼酸鋇鈉之后,研究員們做出了這種合成物。實(shí)驗(yàn)證明它非常穩(wěn)定,量子產(chǎn)率或者效率達(dá)到 95%,但 Bugoch 說(shuō)它產(chǎn)生的光不夠藍(lán),不能滿足商用。

這并沒(méi)有令他們沮喪,他說(shuō):「現(xiàn)在我們能使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具發(fā)現(xiàn)一種發(fā)冷光的材料,可發(fā)射出有用的波長(zhǎng)。我們的目標(biāo)不僅是使 LED 燈更高效,還要改進(jìn)其顏色質(zhì)量,且降低成本。」

關(guān)于這一點(diǎn),研究人員稱,他們證明了機(jī)器學(xué)習(xí)能極大地加速發(fā)現(xiàn)新材料的過(guò)程。這項(xiàng)研究是他們使用機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算發(fā)現(xiàn)變革性新材料的努力之一。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • led照明
    +關(guān)注

    關(guān)注

    34

    文章

    2645

    瀏覽量

    142672
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)

    關(guān)注

    66

    文章

    8377

    瀏覽量

    132409

原文標(biāo)題:機(jī)器學(xué)習(xí)算法助力,最優(yōu)熒光粉方案問(wèn)世【勤邦沉淀機(jī)·技術(shù)】

文章出處:【微信號(hào):weixin-gg-led,微信公眾號(hào):高工LED】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    NPU與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的關(guān)系

    在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)的核心。隨著數(shù)據(jù)量的激增和算法復(fù)雜度的提升,對(duì)計(jì)算資源的需求也在不斷增長(zhǎng)。NPU作為一種專門為深度學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:19 ?306次閱讀

    人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)存在什么區(qū)別

    人工智能指的是在某種程度上顯示出類似人類智能的設(shè)備。AI有很多技術(shù),但其中一個(gè)很大的子集是機(jī)器學(xué)習(xí)——讓算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)
    發(fā)表于 10-24 17:22 ?2445次閱讀
    人工智能、<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>和深度<b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>存在什么區(qū)別

    LIBS結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法的江西名優(yōu)春茶采收期鑒別

    以廬山云霧茶和狗牯腦茶的明前茶、雨前茶為對(duì)象,研究激光誘導(dǎo)擊穿光譜結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的茶葉鑒別方法。將茶葉茶,水?dāng)?shù)據(jù)融合可有效鑒別春茶采收期,且數(shù)據(jù)融合后表現(xiàn)出更好的穩(wěn)定性和魯棒性,LIBS結(jié)合機(jī)器
    的頭像 發(fā)表于 10-22 18:05 ?195次閱讀
    LIBS結(jié)合<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b><b class='flag-5'>算法</b>的江西名優(yōu)春茶采收期鑒別

    機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理詳解

    機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)重要分支,其目標(biāo)是通過(guò)讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并改進(jìn)其性能,而無(wú)需進(jìn)行明確的編程。本文將深入解讀幾種常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 07-02 11:25 ?774次閱讀

    機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

    隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)對(duì)數(shù)據(jù)分析提出了更高的要求。機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的工具,通過(guò)訓(xùn)練模型從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律,為企業(yè)和組織提供了更高效、更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析能力。本文將深入探討機(jī)器
    的頭像 發(fā)表于 07-02 11:22 ?544次閱讀

    深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的對(duì)比

    在人工智能的浪潮中,機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)無(wú)疑是兩大核心驅(qū)動(dòng)力。它們各自以其獨(dú)特的方式推動(dòng)著技術(shù)的進(jìn)步,為眾多領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的變化。然而,盡管它們都屬于機(jī)器
    的頭像 發(fā)表于 07-01 11:40 ?1192次閱讀

    機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法與應(yīng)用

    關(guān)于數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)就是喂入算法和數(shù)據(jù),讓算法從數(shù)據(jù)中尋找一種相應(yīng)的關(guān)系。Iris鳶尾花數(shù)據(jù)集是一個(gè)經(jīng)典數(shù)據(jù)集,在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 06-27 08:27 ?1576次閱讀
    <b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>的經(jīng)典<b class='flag-5'>算法</b>與應(yīng)用

    請(qǐng)問(wèn)PSoC? Creator IDE可以支持IMAGIMOB機(jī)器學(xué)習(xí)嗎?

    。 我發(fā)現(xiàn)IMAGIMOB 是一個(gè)很好的解決方案來(lái)滿足我的需求,但現(xiàn)在的問(wèn)題是, PSoC? Creator 不支持 IMAGIMOB! PSoC? Creator 可以支持機(jī)器學(xué)習(xí)或 IMAGIMOB 嗎?
    發(fā)表于 05-20 08:06

    深度學(xué)習(xí)與度量學(xué)習(xí)融合的綜述

    如今,機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用廣泛,包括人臉識(shí)別、醫(yī)療診斷等,為復(fù)雜問(wèn)題和大量數(shù)據(jù)提供解決方案機(jī)器學(xué)習(xí)算法
    發(fā)表于 04-24 09:49 ?391次閱讀
    深度<b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>與度量<b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>融合的綜述

    機(jī)器學(xué)習(xí)怎么進(jìn)入人工智能

    ,人工智能已成為一個(gè)熱門領(lǐng)域,涉及到多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域,例如語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯、圖像識(shí)別等。 在編程中進(jìn)行人工智能的關(guān)鍵是使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,這是一類基于樣本數(shù)據(jù)和模型訓(xùn)練來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和判斷的
    的頭像 發(fā)表于 04-04 08:41 ?264次閱讀

    友思特方案 | 構(gòu)建繽紛:可調(diào)諧光源的熒光成像的應(yīng)用

    生物熒光分析常常伴隨使用多種熒光染料的需求。友思特可調(diào)諧光源熒光檢測(cè)成像解決方案,結(jié)合多通道光源技術(shù)與高性能成像設(shè)備,滿足豐富的生物熒光檢測(cè)
    的頭像 發(fā)表于 04-02 17:24 ?475次閱讀
    友思特<b class='flag-5'>方案</b> | 構(gòu)建繽紛:可調(diào)諧光源的<b class='flag-5'>熒光</b>成像的應(yīng)用

    機(jī)器學(xué)習(xí)8大調(diào)參技巧

    今天給大家一篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參技巧的文章。超參數(shù)調(diào)優(yōu)是機(jī)器學(xué)習(xí)例程中的基本步驟之一。該方法也稱為超參數(shù)優(yōu)化,需要搜索超參數(shù)的最佳配置以實(shí)現(xiàn)最佳性能。
    的頭像 發(fā)表于 03-23 08:26 ?565次閱讀
    <b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>8大調(diào)參技巧

    人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的頂級(jí)開(kāi)發(fā)板有哪些?

    機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)不再局限于高端服務(wù)器或云平臺(tái)。得益于集成電路(IC)和軟件技術(shù)的新發(fā)展,在微型控制器和微型計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法
    的頭像 發(fā)表于 02-29 18:59 ?766次閱讀
    人工智能和<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>的頂級(jí)開(kāi)發(fā)板有哪些?

    AI算法的本質(zhì)是模擬人類智能,讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)智能化

    電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)AI算法是人工智能領(lǐng)域中使用的算法,用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能。這些算法可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度
    的頭像 發(fā)表于 02-07 00:07 ?5625次閱讀

    目前主流的深度學(xué)習(xí)算法模型和應(yīng)用案例

    深度學(xué)習(xí)在科學(xué)計(jì)算中獲得了廣泛的普及,其算法被廣泛用于解決復(fù)雜問(wèn)題的行業(yè)。所有深度學(xué)習(xí)算法都使用不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)執(zhí)行特定任務(wù)。
    的頭像 發(fā)表于 01-03 10:28 ?1767次閱讀
    目前主流的深度<b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b><b class='flag-5'>算法</b>模型和應(yīng)用案例