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2020年1月9日
文献笔记:一种将机器学习应用于材料科学小数据集的策略;A strategy to apply machine learning to small datasets in materials science
摘要: 一种将机器学习应用于材料科学小数据集的策略 摘要:材料科学研究中的数据集的小型化和多样化给机器学习带来了困难。文中分析了材料数据的可用性和机器学习模型的预测能力之间的基本相互作用。//数据量的影响不是直接影响模型的精度,而是由模型的自由度(DoF)来调节,导致精度与DoF之间存在关联现象。精度DoF
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posted @ 2020-01-09 21:27 时为
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2019年9月28日
文献笔记:Plasmonic metagratings for simultaneous determination of Stokes parameters
摘要: 等离子体元分析用于同时测定斯托克斯参数 摘要:测量光的偏振态是一个固有的难题,因为正交偏振态之间的相位信息在检测过程中往往会丢失。在本文中,我们提出了在适当设计的相位梯度双折射元表面上,归一化斯托克斯参数与衍射对比的等价性,并引入了全极化双折射元的概念。元网格由三个交织的元表面组成,通过同时进行(即
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posted @ 2019-09-28 20:00 时为
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2019年9月5日
第四章笔记:遍历--算法学中的万能钥匙
摘要: 摘要:1. 简介 2. 公园迷宫漫步 3. 无线迷宫与最短(不加权)路径问题 4. 强连通分量 1. 简介 在计算机科学裡,树的遍历(也称为树的搜索)是圖的遍歷的一种,指的是按照某种规则,不重复地访问某种樹的所有节点的过程。具体的访问操作可能是检查节点的值、更新节点的值等。不同的遍历方式,其访问节点
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posted @ 2019-09-05 22:49 时为
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2019年8月27日
文献笔记:机器学习在材料信息学中的应用与展望
摘要: 原文链接 : https://www.nature.com/articles/s41524-017-0056-5 部分由材料基因组计划推动,部分由算法发展和其他领域数据驱动努力的巨大成功推动,信息学战略开始在材料科学中形成。这些方法导致了替代机器学习模型的出现,该模型能够完全基于过去的数据进行快速预
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posted @ 2019-08-27 14:46 时为
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2019年8月25日
第三章笔记:归纳,递归及化简
摘要: 摘要:1. 介绍 2.基于归纳法与递归法的设计 3. 更强的假设条件 4.不变式与正确性 5. 松弛法与逐步完善 6. 归简法 + 换位法 = 困难度证明 7. 一些解决问题的建议 本章专注于讨论算法设计的基础技能。本章主题思想 归纳(induction)递归(recursion)及归简(reduc
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posted @ 2019-08-25 21:12 时为
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2019年8月23日
第二章笔记:计数初步
摘要: 摘要:1.求和的概念2.求和问题3.子集和排列组合4.递归与递归式 1.求和式的含义 ∑ 即数学含义。(略) 2.求和(组合)问题 2.1握手问题 n(n-1)/2 Θ(n2) 握手次数 地图上各点距离的比较次数 (等差数列) 2.2龟兔赛跑 淘汰赛制 n-1 , 1+2+4+8+...+n/2 (
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posted @ 2019-08-23 20:27 时为
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文献笔记:第一性原理神经网络在大分子和凝聚系统反应模拟中的潜力 JörgBehler教授
摘要: 原文链接 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/anie.201703114 1.简介 近年来,开发更有效但同样可靠的原子势以达到对复杂系统的原子级理解已经受到相当大的关注。一个有希望的新发展是引入机器学习(ML)方法来描述原子相互作用。本
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posted @ 2019-08-23 13:51 时为
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2019年8月18日
第一章笔记:基础知识
摘要: 摘要:1.计算领域的核心理念2.渐进记法3.图与树的实现4.提防黑盒子 1.计算领域的核心理念 算法 一个执行过程,包含了能够解决某个特定问题的有限步骤集。(图灵机可以理解为是这个待解决问题的正规描述形式) 图灵机 计算领域的理论核心,图灵机有着各种不同的具体实现,但每种实现都可以看做一个有限状态机
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posted @ 2019-08-18 21:26 时为
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