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    项目介绍

    机器学习是人工智能的一个分支，通过算法从数据中学习并做出预测。在科研服务中，它被用于数据分析、模型构建和自动化流程，以提高研究的精确性和效率，可以助力材料设计药物发现、电池数据挖掘等领域，提升研究效率和创新能力。

    样品要求

    1. 核心目标：确认是要解决分类（如相识别）、回归（如性能预测）、聚类（如发现新规律）还是其他问题。

    2. 数据现状：评估现有数据的数量、质量和格式。数据是项目的基石。

    3. 可行性评估：基于目标和数据，初步判断是采用传统机器学习算法还是需要深度学习模型，并预估计算资源需求。

    4. 结果预期：明确模型评价指标（如准确率、均方误差）和最终交付形式（模型文件、分析报告、集成软件）。

    项目案例

    学术文章

    05

    2019/12

    ​机器学习顶刊精选：看人工智能如何助力材料研究

    1. 孙宽、陆仕荣、肖泽云Sci. Adv.: 机器学习辅助的高性能有机光伏材料分子设计和效率预测...

    22

    2021/10

    当机器学习来到材料与化学中时，会发生什么？

    引言 未来，基础科研领域的发展将构筑于数据与人工智能的基础之上。对此，我们应该抓住 AI 时代的发...

    11

    2022/01

    计算文献导读（十五）：npj Comput. Mater. | 通过混合模型指导机器学习的化学复合金属玻璃的合理设计

    研究背景 自20世纪60年代被发现以来，金属玻璃(MGs)因其良好的结构和功能特性，如超高的强度、...
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    2. 具体细则

    每单限1次复测机会，单次需小于5个样品; 此外免费复测样品必须为同一样，私人定制、云视频测试不可享受此服务；

    3. 注意事项

    如果由于您自身样品的情况(样品有问题/选错测试条件等)将不可享受此服务；

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    超时全额退
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    超时全额退服务说明
    1. 超时全额退

    正常预约同步辐射XAFS测试固定机时且样品正常邮寄至对应测试线站，如无不可抗力影响（停电/掉光/自然灾害/政策影响等），测试超时5个工作日未发数据，全额退款。

    2. 具体细则

    以预约的固定测试机时时间后第一个工作日为起始日期，需满足完成下单、预约机时、按照预定时间送样条件，不满足前述条件的样品不参与此活动（具体时间预约请联系工作人员确认）。

    3. 注意事项

    如果由于您自身样品的情况，如风险测试样、样品不满足测试要求，将不可享受此权益（样品风险及测试等问题可在下单前联系工作人员确认）；非固定测试机时的订单不参与超时全额退，其他测试权益正常（详情可联系工作人员）。

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