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机器学习电荷密度模型实现大超胞缺陷形成能高效预测

华东师范大学研究团队提出基于机器学习电荷密度的缺陷形成能预测方法,仅需小超胞训练数据即可准确预测大超胞缺陷能量,将数据效率提升数倍,为半导体材料和催化剂的缺陷工程提供高效计算工具。

2026-08-11 166

机器学习加速铈基化合物磁性候选材料发现

研究人员开发了物理引导的机器学习框架,从已知铈化合物中筛选具有单轴磁各向异性的铁磁体候选,为解决高性能磁性材料中稀土短缺问题提供新路径,特别是寻找替代钕铁硼的间隙磁体材料。

2026-08-11 120