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機器學習勢函數(shù)開發(fā)與分子動力學模擬

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項目介紹

機器學習勢函數(shù)開發(fā)與分子動力學模擬是基于第一性原理計算數(shù)據(jù)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡訓練高精度、高效率的機器學習原子間勢函數(shù)，以替代傳統(tǒng)經(jīng)驗勢函數(shù)。利用該勢函數(shù)開展大規(guī)模、長時標的分子動力學模擬，用于研究材料的力學行為、熱力學性質(zhì)、相變過程及擴散機制。

樣品要求

1. 核心目標：確認是要解決分類（如相識別）、回歸（如性能預測）、聚類（如發(fā)現(xiàn)新規(guī)律）還是其他問題。

2. 數(shù)據(jù)現(xiàn)狀：評估現(xiàn)有數(shù)據(jù)的數(shù)量、質(zhì)量和格式。數(shù)據(jù)是項目的基石。

3. 可行性評估：基于目標和數(shù)據(jù)，初步判斷是采用傳統(tǒng)機器學習算法還是需要深度學習模型，并預估計算資源需求。

4. 結(jié)果預期：明確模型評價指標（如準確率、均方誤差）和最終交付形式（模型文件、分析報告、集成軟件）。

項目案例

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1. 復測保證

如果在訂單完成之后7天內(nèi)對結(jié)果存疑,可申請同條件免費復測，更換條件或者參數(shù)不能參與免費復測保障服務，全程由專業(yè)團隊操作，確保結(jié)果有效性；

2. 具體細則

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