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根据成分和加工参数(例如温度和压力)预测目标材料的性能。这种方法加速了材料的开发。当已知材料的物理性质受其加工后微观结构的强烈影响时,可以通过将微观结构相关数据(例如 x 射线衍射 (XRD) 和差示扫描量热法 (DSC) 数据)纳入模型中来有效提高模型的性能预测精度。然而,这些类型的数据只能通过实际分析加工后的材料来获得。除了这些分析之外,提高预测精度还需要预先确定的参数(例如材料成分)。3. 该研究小组开发了一种人工智能技术,能够首先选择潜在的有前途的

开发多功能、准确的人工智能预测技术

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