人工智能与先进材料应用专辑(第3期)

目录介绍

1、AI辅助电池材料表征与数据分析

2、基于大数据的电池新材料设计

3、大语言模型在储能研究中的应用

4、基于深度学习的塑性变形理论建模研究进展

5、基于机器学习的TC18钛合金起落架锻造成形工艺智能优化

6、基于深度学习的转炉煤气发生量预测模型

7、氧化物神经元器件及其神经网络应用

8、人工智能与储能技术融合的前沿发展

9、基于深度学习神经网络的铝合金型材回弹预测

 

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