轰动学界的Nature重磅进展 材料领域迎来史诗级进展！连发Nature！

  多孔碳是超级电容器应用的首选活性材料，因为它们具有功率能力、长期循环稳定性和宽工作时候的温度。然而，具有改进的物理化学和电化学性能的碳活性材料的开发通常是通过耗时且成本低廉的实验过程进行的。在这方面，机器学习技术提供了一种数据驱动的方法来检查先前报道的研究工作，以找到开发用于超级电容器的理想碳材料的关键特征。在这里，我们报告了一种机器学习衍生的活化策略的设计，该策略使用酰胺钠和交联聚合物前体来合成高度多孔的碳（即比表面积 4000 m2/g）。通过调整碳质材料的孔径和氧含量，报道了一种高度多孔的碳基电极，其含量为0.7 mg/cm2在 610 M H 内表现出 1 F/g 的高比电容的电极质量负载2所以4.该结果接近机器学习方法预测的多孔碳电极的比电容。我们还通过阶跃电位电化学光谱和准弹性中子散射测量研究了电荷存储机理和电解质输运特性。

  机器学习方法作为人工智能重要的支柱之一，近年来受到了广泛的关注。在材料化学领域，由于数据的丰富和计算机运算能力的增强，机器学习方法已经被应用于发现新材料、预测材料和分子性质、研究原子力场和设计药物等多个方向。

  随着计算机的发展，许多诸如第一性原理计算、相场模拟、有限元分析等手段随之出现，用以进行材料的结构和性能方面的计算，但是往往计算量大，费用大。这些都是限制材料发展与变革的重大因素。未解决上述出现的问题，结合目前人工智能的发展潮流，科学家发现，我们大家可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有少数的数据库；在数据库中，根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。近年来，这种利用机器学习预测新材料的方法慢慢的受到研究者的青睐。2018年，在nature正刊上发表了一篇题为“机器学习在分子以及材料科学中的应用”的综述性文章。文章详细的介绍了机器学习在指导化学合成、辅助多维材料表征、获取新材料设计方法等方面的及其重要的作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。利用机器学习算法训练数据集来构建模型，以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等材料性能，大大推动了机器学习在材料科学领域的发展，并且已经取得重要突破。关于机器学习在材料中应用的论文数量也是逐年增长，机器学习在材料科学的应用研究文章近年来多次发表在Nature、Science、Angew、Advanced Materials、JACS、Nano Letters、ACS Catalysis、Joule、Matter、Energy Storage Materials等国际知名顶刊！

  这两个实操项目同时穿插讲解如下内容A1 机器学习材料与化学应用的典型步骤

  1.4 特征可解释性分析2. 基于数据驱动的功能材料开发案例四（深度学习实现钙钛矿材料性能回归）

  主讲老师来自国内高校孙老师授课，老师擅长利用量子化学方法和机器学习方法预测设计并研究新型能源材料、锂离子电池的电极材料，燃料电池催化剂以及燃料电池体系的整体设计，已在Energy & Materials,Journal of Physical Chemistry Letters, Journal Physical Chemistry C，等权威期刊上发表SCI检索论文近40余篇。老师在我们单位长期授课，参会学员累计三千余人，讲课内容和授课方式和敬业精神受到参会学员的一致认可和高度评价！人工智能材料化学与深度学习材料更是我们单位的金牌讲师，好评如潮！

  套餐价：同时报名两个课程￥9080元 （原价9360元）（含报名费、培训费、资料费）

  优惠: 报名4个课程以上包含4个，免费赠送一个培训名额（任意一期课程）证书：参加培训并通过考试的学员，能申请获得中国软件行业协会培训中心颁发的全国信息化人才专业方面技术证书.该证书可在中心官网查询，可作为能力评价，考核和任职的重要依据。专业方面技术证书查询网址：（自愿申请，须另行缴纳考试费500元/人）

  报名费用可开具正规报销发票及提供相关缴费证明、邀请函，可提前开具报销发票、文件用于报销

  培训特色及福利1、课程特色--全面的课程技术应用、原理流程、实例联系全贯穿

  2、学习模式--理论知识与上机操作相结合，让零基础学员快速熟练掌握 3、课程服务答疑--主讲老师将为您实际工作中遇到的问题提供专业解答

  授课方式：通过腾讯会议线上直播，理论+实操的授课模式，老师手把手带着操作，从零基础开始讲解，电子PPT和教程开课前一周提前发送给学员，所有培训使用软件都会发送给学员，有什么疑问采取开麦共享屏幕和微信群解疑，学员和老师交流、学员与学员交流，培训完毕后老师长期解疑，培训群不解散，往期培训学员对于培训质量和授课方式一致评价极高！

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