高通量材料计算基础平台与材料数据库生态系统_杨小渝
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格物致知可见大美作者:洪笠宸来源:《中国科技教育》2023年第08期圆梦英才计划很幸运能够成为2022 年度英才计划学员中的一员。
初中开始,我就对物理学科产生了浓厚的兴趣,脑海中的物理问题很多,在教师的指导下,一个个谜底的解开又让我有了新的渴望。
从此,我更加憧憬走进大学校园,近距离跟随教授和师兄师姐做科研。
因此,入选英才计划的那一刻,我非常高兴。
在英才计划培养过程中,作为物理学科的学员,我在重庆大学周小元教授及学长学姐的帮助指导下,顺利完成了自己的研究任务——掺杂对Cu2SnS3 热电材料的性能优化。
热爱可抵岁月漫长基于我与导师及其课题组团队的沟通,当我了解到导师团队的研究方向是关于热电材料时,我对其产生了极大兴趣。
热电材料既可以应用于我儿时就感兴趣的航空航天领域(比如人造卫星上长效远距离无人维护的热电发电),还可以应用在中学以来我非常关注的计算机和通信领域(比如为电子通信系统提供一个恒温的环境)。
为了尽可能多地与导师团队交流,我向学校申请每周四下午去重庆大学进行学习研究,学校非常支持。
此外,我还利用节假日和周末空闲时间到重庆大学参与实验。
一开始,导师让我先阅读一些关于热电材料的基础文献,以便对热电材料有初步的认识和了解。
为了帮助我跟上研究进度,导师团队的学长耐心地为我讲解了掺杂对Cu2SnS3 热电材料性能优化的实验原理。
首先,我需要了解的研究对象为Cu2SnS3 材料,它具有3种原子排列方式,1 种是有序的(单斜结构),另外2 种是无序的,有序结构对电子传输流动影响较小,无序结构对于周期势场的改变使得电子和声子(晶格振动的量子化,用于热传输)的输运都受到影响,并且对声子的影响更大,而有序结构对电子和声子的散射相对较弱。
我的实验研究目的是提高Cu2SnS3的电学性能,Cu2SnS3 的载流子浓度比较低,大概为1018 cm-3。
在这个材料中Cu 为+1 价,Sn 为+4 价,S 为-2 价,因此提高载流子浓度的直接方法可以选择做Sn 空位。
应用基础研究计划项目指南1.新一代人工智能基础理论1.1重大科学问题的AI 研究范式面向生物、医药、材料、地学、化学、空间等科学研究领域,通过人工智能理论方法和领域数据知识融合,实现重大科学问题和发现的研究突破。
1.2知识驱动的人工智能理论探索数据与知识联合驱动的新型人工智能理论,研究知识提取、知识融合、知识推理创新方法;研究基于大语言模型的知识生成以及基于知识图谱的大语言模型知识增强,并在医疗等典型专业领域开展验证。
1.3学科交叉的人工智能方法面向化学、材料、医药等科学领域,针对设计、合成及评价等方向研发需求,开展多尺度智能计算、构效关系智能预测、合成条件智能推荐等人工智能方法研究,并在相关领域开展验证。
2.新一代人工智能共性关键技术2.1多模态智能感知技术重点开展高性能敏感材料和光电转换为基础的深度智能感知技术研究,开展视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等智能感知及数据处理技术研究,开展高通量传感器信息融合技术研究,开发相应的智能感知平台。
2.2多源数据融合与解析技术重点开展多源、多模态数据融合解析共性技术研究,研究多模态数据的实体及语义对齐技术;研究多源数据的特征融合技术,研究数据转换与质量控制技术,开发多源数据融合与解析平台。
2.3新型人工神经网络与类脑学习基于脑科学与生物认知原理,研究面向强化学习的多尺度类脑神经网络关键技术;开展生物神经元和神经网络动力学编码机制研究,开展多突触可塑性协调机制研究,面向情绪调控、脑疾病辅助诊断及康复等场景构建新型神经网络基础模型。
3.新一代人工智能基础软硬件支撑体系3.1新一代智能感知终端及设备研究新一代智能感知终端,重点开展非接触感知、跨场景多目标感知、终端轻量化感知、4D毫米波雷达感知等关键技术研究,支持相关系统、平台与设备研发,并面向智能家居、智慧康养、智能驾驶等领域形成应用示范。
3.2未来智能网络关键技术及应用面向工业互联网、物联网、智联网等复杂网络应用场景,针对资源调度、任务协同、边缘计算及智能运维等应用需求,开展多模态、全流程智能网络关键技术研究,并形成应用示范。
材料基因组计划—第四次产业革命黄孙超hsunchao@中国科学院固体物理研究所2015.11.251国际背景长期以来欧美发达国家一直主导新材料的研发,进入21世纪以来,他们越发意识到传统科学直觉和试错法材料研发模式跟不上社会发展的脚步,成为限制社会发展进步的瓶颈。
为了维护自己的主导地位,他们纷纷提出了新材料的设计理念和新方法。
如美国的材料基因组计划、日本的玻璃、陶瓷、合金钢等领域材料数据库、知识库等,欧盟的高通量试验平台,德国的工业4.0。
2国内现状在1999年6月召开了以“发现和优化新材料的集成组合方法”为主题的香山会议,很多单位进行了相关尝试,但是由于各种问题,最后没有得到普及和开展。
当美国宣布材料基因组计划后,在国内引起了极大的响应,主要学术活动如下:2011年12月21-23日以“材料科学系统工程”为主题的香山会议;2013年3月14 日材料基因组咨询项目启动会;2013年12月15日“2013中国先进功能材料基因组技术高峰论坛”2014年4月18-20日第六届无机材料专题——材料基因组工程研究进展; 2014年科学院和工程院分别向国务院提交咨询报告;2015年9月17-20日的“材料基因组科学技术论坛”;2015年国家重点优先发展专项。
32011年12月21~23日香山科学会议学术讨论会,主题“材料科学系统工程”,旨在应对美国提出的材料基因组研究计划,对我国如何规划、开展实施自己的材料科学系统工程提出建议并进行深入的研讨。
国家自然科学基金委员会师昌绪研究员中国工程院徐匡迪教授清华大学顾秉林教授中科院物理所陈立泉研究员中科院金属所叶恒强研究员中科院化学所朱道本研究员北京有色金属研究总院屠海令研究员42013 年3 月14 日材料基因组”咨询项目启动会暨“材料基因组”•师昌绪、徐匡迪、陈难先、崔俊芝、干勇、葛昌纯、顾秉林、江东亮、黎乐民、南策文、屠海令、王崇愚、王鼎盛、王海舟、徐惠彬、薛其坤、杨裕生、叶恒强、张统一、张兴栋、周廉、朱静、祝世宁等23位中国科学院、中国工程院院士,近100 位知名专家参加了本次会议。
功能基元序构原标题:【政策】国家基金:发布功能基元序构的高性能材料基础研究重大研究计划2022年度项目指南功能基元序构的高性能材料是指以功能基元为基本单元,通过空间序构构成具有突破性、颠覆性宏观性能的高性能材料。
“功能基元”是在原子、分子尺度和宏观尺度之间引入具有特定功能的中间结构单元,序构指人工设计制造的特定结构单元堆垛、排列方式,如有序结构、长、短程有序结构、梯度结构等。
功能基元序构的材料可以突破元素种类的限制,为探索具有变革性和颠覆性的高性能材料提供了更大的空间。
一、科学目标本重大研究计划瞄准材料科学前沿,通过功能基元序构构建高性能新材料,满足信息、结构、能源和极端服役条件对材料的需求,解决其中的关键科学问题与技术问题,揭示功能基元序构材料中蕴含的规律,建立相应的理论,发展材料设计的新原理和先进制备技术,逐步实现按需设计变革性和颠覆性新材料的目标,提高我国在材料科学领域的整体创新能力。
二、核心科学问题本重大研究计划将组织材料、信息、数理、化学等学科的科学家共同开展研究,拟解决的核心科学问题如下:(一)功能基元的本征特性(如物理化学性质、微纳结构、形态、尺寸、分布等)对宏观性能的影响规律及其调控机理,关注功能基元的临界尺寸效应和量子限域效应,明确功能基元(如铁电畴、铁磁畴、孪晶、组分、结构、低维量子材料、人工谐振单元等)与材料的宏观性能(如力、热、光、声、电、磁)之间的关联,发现和构筑影响材料宏观新奇物性的关键功能基元。
(二)序构对材料宏观性能优化增强的作用规律。
序构(如有序结构、长、短程有序结构、梯度结构、无序结构等)引发的功能基元间的耦合、增强效应;明晰序构影响材料宏观性能的物理机制。
(三)功能基元序构的协同关联效应。
揭示功能基元序构的协同关联作用机制;发现超越功能基元本身的高性能,甚至全新的性能;阐明“功能基元+序构”与宏观性能的关联;建立按需设计功能基元序构高性能材料的方法。
(四)功能基元序构高性能材料的制备科学与表征技术。
数据科学导论》教学大纲、课程及教师基本信息注1:平时考核(100%)=15%平时作业+15%projectl流数据处理/结构化数据分析+15%project2文本分析+15%project3图数据分析;2:平时考核应占总成绩的40-70%。
考核办法说明:本课程的考核分为三个方面,包括平时上机实践、3个大作业(即流数据处理/结构化数据分析、文本分析、图数据分析)和期末闭卷考试。
平时上机实践,学生必须完成上机练习题目,并提交上机实验报告;大作业锻炼学生综合运用所学知识、解决复杂问题的能力;期末考试考查学生对知识点的掌握和灵活运用能力。
最终成绩的计算按照平时成绩:大作业1:大作业2:大作业3:期末成绩=15:15:15:15:4的0比例产生。
二、任课教师简介三、课程简介课程简介“数据科学导论”是一门入门课程,同时也是“数据科学”课程群统领式的课程, 把学生引进数据科学的大门。
它的目标有两个:一个是扩展学生在数据科学方面的视野培养兴趣,另一个是为学习后续课程打下坚实的基础,培养数据科学家。
教学内容分为四大模块,分别是基础(base)模块、关系数据/流数据处理(relational&stream)模块、文本数据处理和分析(text)模块、图数据处理和分析(graph)模块。
基础模块为后续的3个实践模块的基础,内容包括:•概念:数据科学概论,主要介绍数据科学的基本概念、大数据及其价值、数据处理的全生命周期,包括数据的采集和获取、数据预处理/清洗和集成、数据管理、数据分析、可视化和解释等;•方法:包括各种数据模型、数据处理的不同模式(批处理和流式处理)、通用的数据分析方法、数据可视化等;•平台和工具:包括分布式计算与大数据平台(Hadoop&Spark)以及Python 语言。
其中Python语言部分,包括对Python语言基础以及Python的几个重要的库(数据预处理库pandas、机器学习库Scikit-Leam、可视化库Matplotlib)的介绍。
“双碳”战略下物流工程专业建设内涵与路径作者:张煜黄花叶梁晓磊来源:《高教学刊》2024年第06期基金项目:教育部产学合作协同育人项目“数字经济背景下《供应链管理》课程优化与升级”(202102489014);湖北省教研项目“面向双师教学的物流双能卓越人才培养及实践”(2014129)第一作者简介:张煜(1974-),男,汉族,山西长治人,博士,教授。
研究方向为智慧物流、智慧港航的创新应用。
*通信作者:黄花叶(1975-),女,汉族,湖北武汉人,博士,副教授。
研究方向为绿色物流、供应链协调。
DOI:10.19980/23-1593/G4.2024.06.008摘要:物流是交通业的碳排放大户,“双碳”战略对物流工程专业建设及其人才培养提出新的要求。
该文从“双碳”战略下的物流工程专业建设需求入手,提出物流工程专业需要从教育创新发展、教学资源铸造、教师动能激发和学生认知培育等方面进行内涵式建设,梳理“学校顶层统领、学院资源构筑、教师素养培育、学生理念厚植”的建设路径,期望为武汉理工大学物流工程国家一流专业的持续发展提供新思路和新动能。
关键词:“双碳”战略;物流工程;专业内涵;建设路径;内涵式建设中图分类号:G642 文献标志码:A 文章编号:2096-000X(2024)06-0036-04Abstract: As logistics industry is a major carbon emitter in the transportation industry, the "double-carbon" strategy has put forward new requirements on the construction of logistics engineering majors and their talents training. Aiming to the construction needs of logistics engineering majors under the "double-carbon" strategy, this paper proposes that logistics engineering majors should carry out connotative construction in the aspects of innovative development of education, the acquisition of teaching resources, the stimulation of teachers' teaching motivation and the cognitive cultivation of students. Accordingly, we have also built the practical developing path of logistics engineering majors, considering the top-level design of majors with the help of university, the construction of teaching resources from the help of college in university, the accomplishment and nurture of teachers and the cultivation of core values of students. To provide new ideas and momentum for the sustainable development of the national first-class major in logistics engineering at Wuhan University of Technology.Keywords: double-carbon strategy; logistics engineering; connotation of majors; practical path; connotative construction“雙碳”战略是党中央经过深思熟虑作出的重大战略决策,事关中华民族永续发展和构建人类命运共同体[1]。
会议指南
柔性磁性薄膜的磁各向异性调控及其应用
詹清峰,刘宜伟,王保敏,李润伟
中国科学院磁性材料与器件重点实验室,中国科学院宁波材料技术与工程研究所,
浙江宁波,315201
E-mail: zhanqf@
可穿戴设备是目前消费电子产业的重点发展方向,它的发展取决于柔性磁电薄膜与传感器等产业链上游技术的提升。
由于磁性材料的逆磁致伸缩特性,柔性磁性薄膜的弯曲或拉伸产生的应力/应变,将改变磁性薄膜的磁各向异性,从而影响磁性器件的性能。
如何避免应力磁各向异性对柔性磁性器件性能产生不利的影响,如何利用柔性衬底的独特性质控制磁各向异性从而提高柔性磁性器件的性能,是柔性磁性薄膜与器件发展中所面临的重要挑战之一。
我们利用柔性铁电膜的各向异性热膨胀特性,在柔性铁电/铁磁复合多铁薄膜中,实现了新颖的热辅助电场控制磁各向异性以及正温度系数磁各向异性,可用于提高高频磁性材料的热稳定性;基于超弹性衬底的应力工程方法,获得具有自组装周期性皱纹结构的柔性磁性薄膜器件,使得拉伸应力集中释放在衬底上,避免了应力各向异性的不利影响,从而获得了磁场灵敏度在大拉伸形变下能够保持稳定的柔性巨磁电阻器件。
高通量材料计算基础平台与材料数据库生态系统
中科院计算机网络信息中心杨小渝研究员
美国材料基因组计划的核心理念旨在建立一个新的以计算模拟和理论预测优先、实验验证在后的新材料研发“文化”,从而取代现有的以经验和实验为主的材料研发的模式。
然而我国目前新材料研发大多数仍依赖于传统的以实验为主“试错法” (try-and-error), 效率低,周期长。
如何更好地通过计算和数据的方法,加快新材料的研发,更是引起了业界的普遍关注。
目前国际上已有较多的成功案例表明,高通量材料计算可以较好地用于对新型功能材料的预测。
比如美国麻省理工的Ceder课题组,通过高通量第一原理计算,从三万余种化合物中筛选出高效安全的锂电池阴极材料(如LiFePO4,LiCoO2,LiNiO2,Li3FePO4CO3,Li3MnPO4CO3)。
开展高通量材料计算,需要较好的高通量材料计算驱动引擎及材料信息学相关方法和技术的支撑。
中科院计算机网络信息中心“高通量材料计算和材料信息学”课题组自2012 年底就专注于材料基因组计划关键共性技术的研发,在高通量材料集成计算和材料计算数据库的研发方面取得了较大的进展, 研发了高通量材料计算关键核心技术和基础平台MatCloud,以及高通量材料计算数据库生态系统MatCloudLib,以帮助支持中国版材料基因组计划的开展。
该报告将重点介绍高通量材料计算基础平台和材料数据库生态系统以及其研发进展情况。
我们尤其希望通过该报告能进一步与功能材料领域的专家学者深入交流,进一步了解功能材料对高通量材料计算的具体需求,通过实际应用的驱动,加快高通量材料计算基础平台和材料数据库生态系统的深度研发。
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