【今日分享】人工智能加速发现能源新材料的结构与性能

人工智能与材料国际学术会议(ICAIM)workshop9是由来自宁夏大学材料与新能源学院副院长王海龙教授及马薇副教授、杜鑫老师组成，他们将以“人工智能加速发现新能源新材料的结构与性能”为主题开展研讨工作，欢迎对该主题感兴趣的专家学者携稿加入。

loadinghttps://ocs.academicenter.com/submission/stepone?conf_id=1834131639206178816&workshop_id=1877182540844322816

Workshop9简介如下：

        进入21世纪以来，对清洁能源的强烈需求使得能源材料的研发成为拉动能源产业经济的强大动力。传统的材料研发模式面临两大问题：研发周期长和材料筛选效率低。最近，人工智能在加速发现各个方面的新结构和新性质方面表现出了特殊的能力。它可以快速揭示隐藏在大量数据中的关系，并直接研究能源材料的设计、筛选和性能预测。机器学习（ML）和深度学习（DL）是人工智能的基石。ML/DL与密度泛函理论（DFT）相结合，可以降低计算成本，大大缩短能源材料的研发周期。本次研讨会旨在汇集学术界的研究成果，展示机器学习和深度学习在能源材料领域的最新研究成果。
       我们鼓励研究人员提交相关的、优秀的研究论文，主题包括：机器学习和深度学习如何加速发现新能源材料的结构和性能。请在投稿邮件的主题栏注明“论文题目-研讨会题目”。

Workshop参与形式:

1. 研究论文投稿（每篇注册稿件均附赠一名免费线下参会的名额，不参会无退费）；

2. 作相关研究成果的口头报告；

3. 仅参会交流。

投稿指南

1.请根据以下几点准备您的论文：

（1）全英文稿件，非纯综述类，应具有学术或实用推广价值，并且未在国内外学术期刊或会议发表过。

（2）摘要、关键词和结论部分需体现会议主题，文章主要收录技术型的文章，需要有方法、图表、实验数据和结果。

（3）作者可通过iThenticate、Crossref查重，重复率不得超过25%。

2.投稿后7-15个工作日内反馈审稿意见或录用通知。

更多咨询请私信或点击主页。

原文地址：https://blog.csdn.net/PrDarcyLuo/article/details/145184477

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！