我院AI4S交叉研究取得重要进展|莫凡洋团队开发智能柱层析预测模型新方法
2025.05.29近日,新材料学院莫凡洋团队在柱层析分离技术领域取得重要进展。研究团队通过结合自动化实验与机器学习方法,成功开发出柱层析分离条件的智能预测模型。

近日,新材料学院莫凡洋团队在柱层析分离技术领域取得重要进展。研究团队通过结合自动化实验与机器学习方法,成功开发出柱层析分离条件的智能预测模型。



设计具有目标吸附性能催化活性位点的催化材料是异质催化研究的核心科学问题,直接影响能源转化效率、反应选择性与材料可控合成等关键技术的突破。尽管近年来以高通量密度泛函理论(DFT)计算和AI机器学习为基础的正向设计方法已取得显著进展,但在结构复杂...

许多人把“创造力”当作一个玄妙的概念,但国际法学院的Danny Friedmann教授化简为繁地下了这样一个定义:“创造力无非是将从未被组合过的元素重新整合。”

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