1.国外有什么好的期刊期刊网站
2.祝贺MLMD工作已被国际计算材料著名期刊"npj Computational Materials"接收！！网站网站！源码源码

国外有什么好的网站

       国外好的网站推荐：

       一、YouTube

       YouTube是网站网站全球最大的视频分享网站，用户可以在此观看各种类型的源码源码野火软件 源码视频，包括教育、期刊期刊娱乐、网站网站新闻等。源码源码该网站拥有庞大的期刊期刊用户群体和丰富的视频资源，且界面友好，网站网站操作简单。源码源码同花顺指示新高的源码

       二、期刊期刊Wikipedia

       Wikipedia是网站网站一个开放、自由的源码源码在线百科全书，提供全球各种知识领域的详尽信息。其内容丰富、更新及时，且查询方式便捷，是学习和了解各种知识的良好途径。

       三、Google学术

       Google学术是一个用于研究的专业搜索引擎，提供学术出版物、asp档案管理源码学术会议等学术文献的检索和下载服务。该网站涵盖了广泛的学科领域，是科研工作者获取信息的重要渠道。

       详细解释：

       YouTube: 这个网站以其庞大的视频数据库和多样化的内容著称。无论是学习新的技能、了解时事新闻还是娱乐消遣，YouTube都提供了丰富的视频资源。此外，其智能推荐系统也能根据用户的观看历史推荐相关内容，使体验更加个性化。

       Wikipedia: 作为开放源代码的javaweb网上评价系统源码在线百科全书，Wikipedia的内容来自全球志愿者的贡献。其信息全面、准确，且涵盖的主题非常广泛。无论是历史、科学、艺术还是文化等领域，Wikipedia都能提供详尽的资讯，是一个理想的学习和了解知识的平台。

       Google学术: 对于科研工作者和学生来说，Google学术是php微商城源码教学一个不可或缺的学术搜索引擎。它提供了大量的学术文献、期刊论文、学术会议论文等，涉及各个学科领域。通过Google学术，用户可以方便地查找和下载相关的学术资料，以支持他们的研究工作或学习需求。此外，Google学术还提供了学术趋势分析等功能，有助于用户了解学科的研究动态和发展趋势。

祝贺MLMD工作已被国际计算材料著名期刊"npj Computational Materials"接收！！！

       材料基因工程革新了材料研发方式，人工智能成为材料信息学的核心工具。面对材料科学领域中AI工具包或平台的局限性，如聚焦性能预测、不友好于无编程经验的材料研究人员、小数据集处理能力不足等问题，我们历时一年，开发了专为材料设计打造的AI平台——MLMD（Machine Learning for Materials Design）。此平台无需编程即可运用多个材料设计流程，包括高通量筛选与代理优化等。

       为解决材料领域小数据的问题，我们自主研发了主动学习工具包（Bgolearn），并集成基于迁移学习的代理优化材料设计算法。如今，我们的工作已在“npj Computational Materials”期刊上成功发表，感谢所有支持与认可，欢迎一同开发与更新MLMD，使其成为材料设计的“瑞士军刀”。

       MLMD平台可通过matdesign.top网站直接使用，或访问 /Jiaxuan-Ma/MLMD 进行本地部署。主动学习包Bgolearn源码请访问 /Bin-Cao/Bgolearn 。文章链接为：/articles/s---4

       案例展示显示，MLMD平台能仅通过鼠标点击操作，完成材料性能预测与优化设计。代理优化模块中，我们利用MLMD设计出在 ℃环境下，具有强塑性、抗拉强度.1 MPa、总伸长率.7%的RAFM钢，与初始数据集相比，抗拉强度提高.5%，总伸长率提高.4%。通过简单的超参数设置，可发现位于Pareto边界上的其他特性优异材料，适用于多种应用场景。主动学习模块中，我们基于自研的主动学习库（Bgolearn），使用效能函数如EI、REI和UCB，对高硬度的AlCoCrCuFeNi高熵合金进行了成分设计，所得成分与原始工作中的成分相近，同时提供了更多候选成分。

       图1显示了通过代理优化模块设计RAFM钢的过程。图2展示了通过主动学习模块设计的新型AlCoCrCuFeNi高熵合金的原子百分比分布。