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河海大学周盼盼&浙江大学陈立新/肖学章等《AM》：机器学习在固态储氢材料研究中的最新进展

研之成理 2024-12-25 18:00
文章摘要
本文综述了机器学习在固态储氢材料研究中的应用进展，探讨了其在材料设计、性能优化及机制探究中的潜力与挑战。文章首先介绍了储氢材料的背景及其在能源领域的重要性，随后详细阐述了机器学习在储氢材料研究中的具体应用，包括数据集构建、特征工程、模型训练及性能评估。通过多个案例，展示了机器学习在钛基、稀土基、镁基等储氢材料中的成功应用。最后，文章指出了当前机器学习在储氢材料研究中面临的主要挑战，如数据质量、模型可解释性与精度之间的权衡，并提出了未来的研究方向和改进策略。
河海大学周盼盼&浙江大学陈立新/肖学章等《AM》：机器学习在固态储氢材料研究中的最新进展
查看文献： Machine Learning in Solid-State Hydrogen Storage Materials: Challenges and Perspectives
查看期刊：Advanced Materials
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