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从发展智能计算机的战略出发,介绍了人工神经网络的研究背景和发展简史,扼要说明了神经元的基本运算功能以及人工神经网络的构造和类型。从可学习性,大规模并行性以及联想和容错能力等方面,通过已有研究成果的实例,分析了人工神经网络作为一种新型智能信息处理系统所具有的主要特点。并从硬件实现的角度,阐明了人工神经网络与光学或光子技术的密切关系。 相似文献
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锂离子电池已成为解决现代社会储能问题的最佳解决方案之一。然而,电池材料和器件开发都是复杂的多变量问题,传统的依赖研究人员进行实验的试错法在电池性能提升方面遇到了瓶颈。人工智能(AI)具有强大的高速、海量数据处理能力,是上述突破研究瓶颈的最具潜力的技术。其中,机器学习 (ML) 算法在评估多维数据变量和集合之间的组合关联方面的独特优势有望帮助研究人员发现不同因素之间的相互作用规律并阐明材料合成和设备制造的机制。本综述总结了锂离子电池传统研究方法遇到的各种挑战,并详细介绍了人工智能在电池材料研究、电池器件设计与制造、材料与器件表征、电池循环寿命与安全性评估等方面的应用。最重要的是,我们介绍了AI和ML在电池研究中面临的挑战,并讨论了它们应用的缺点和前景。我们相信,未来实验科学家、数学建模专家和AI专家之间更紧密的合作将极大地促进AI和ML方法用以解决传统方法难以克服的电池和材料问题。 相似文献
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人工智能助力当代化学研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以机器学习为代表的人工智能在当代的科学研究中正在发挥越来越重要的作用.不同于传统的计算机程序,机器学习人工智能可以通过对大量数据的反复分析和自身模型的优化,即“学习”过程,从而在大量的数据中寻找客观事物的相互联系,形成具有更好预测和决策能力的新模型,做出合理的判断.化学研究的特点恰恰是机器学习人工智能的强项.化学研究经常要面对十分复杂的物质体系和实验过程,从而很难通过化学物理原理进行精准的分析和判断.人工智能可以挖掘化学实验中产生的海量实验数据的相关性,帮助化学家做出合理分析预测,大大加速化学研发过程.本文介绍了当代人工智能方法及用其解决化学问题基本原理,并通过具体案例展示了人工智能辅助解决不同化学研发问题的方法以及对应的机器学习算法.将人工智能运用在化学科学的尝试正处于蓬勃上升期,人工智能已经初步展示出对化学研究的强大助力,希望本文能帮助更多的国内的化学工作者了解和运用这一有力的工具. 相似文献
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2016年3月9日,是一条历史的分界线。未来的世界将会永远记得这一天,围棋程序阿尔法狗(AlphaGo)战胜了世界冠军李世石,宣告人类社会遇到了千年未有之大变局:工业革命把人从体力劳动中解放出来,而信息革命有可能解除人类智力劳动的必要性。在大数据和人工智能的时代,物理还能做什么? 相似文献
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阻碍形状优化软件广泛应用的障碍之一是依据自然设计度量描述和建立设计模型、分析模型、优化模型以及实现三个模型之间的转换.本文称这一困难为结构形状优优设计软件的适用性.本文提出了一种方法用来动态地确定平面连续体结构形状优化过程中的边界,应用基于人工智能方法的启发式规则与技术,自动生成由设计单元法表示的几何模型,也就是将一个结构自动剖分成若干个大的四边形映射单元.这些大单元对于进一步的网络生成是必要的,同时也是向全自动计算机辅助形状优化系统前进的重要一步. 相似文献