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计算化学与人工智能驱动的MOFs性能预测与筛选技术
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专题一：计算化学与人工智能驱动的MOFs性能预测与筛选技术 内容涵盖：DFT结构优化、分子模拟（RASPA2）、高通量计算生成数据；运用传统机器学习（XGBoost、SVM、RF）与图神经网络（CGCNN/MEGNet） 构建预测模型；结合可解释AI（SHAP、SISSO） 揭示构效关系。课程突出跨学科融合、全流程实战，通过案例实践与文献复现，培养从数据清洗、模拟计算到机器学习建模与虚拟筛选的完整研究能力。 专题二：人工智能与数据驱动方法加速金属材料设计与应用 系统讲授数据驱动材料设计的全流程方法。内容涵盖：Python数据分析、描述符工程（Matminer）、经典与集成机器学习（随机森林、XGBoost），并延伸至主动学习、多目标优化等前沿策略。课程以高温合金、钛合金为案例载体，强调代码实践与理论结合，贯穿特征提取、模型构建、超参数调优到物理信息/灰箱模型、可解释AI（SHAP） 的完整研究链路，旨在培养解决材料研发实际问题的科研与工程能力。 详细查看：某公某号，研而有信er 发自小木虫IOS客户端 |
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