哈尔滨工业大学材料科学与工程学院 被引频次 1663 成果数 309 H指数 21 G指数 32领域: 物理学 期刊 66% 会议 30.4% 专著 0.3% 其它 3.3% 总计 309篇 2009年成果数25 2013年被引量154 全部年份 全部类型 全部作者 按时间降序 Ab-initio predictions of phase stability, electronic structure, and optical ...
工作经历 1991.9-1993.10 哈尔滨工业大学,材料科学系, 讲师 1993.11-2000.7 哈尔滨工业大学,材料科学系, 副教授 2000.7至今 哈尔滨工业大学,材料科学系, 教授 2001.4至今 哈尔滨工业大学,材料科学系, 博士生导师 2001.9-2002.7 日本同志社大学JSPS高级访问学者 2002.10-2003.1 日本同志社大学客座教授 2004.6-2004.9 德国离...
马欣的职业生涯始于1981年9月至1985年7月，他在哈尔滨工业大学金属材料及工艺系攻读本科，专业为金属材料及热处理。这段期间，他积累了扎实的专业知识基础。1985年9月至1991年9月，他在同一所大学深造，进入材料科学系攻读博士研究生，并于1991年9月顺利获得工学博士学位，开始了他的学术研究生涯。同年，...
研究方向:(1)薄膜材料研究:纳米薄膜、多层膜、薄膜性能研究 (2)等离子体基离子注入:装置及工艺研制 (3)离子镀技术:磁控溅射离子镀、空心阴极离子镀、多弧离子镀技术 (4)等离子体化学热处理 (5)材料表面改性的计算机模拟、检测与控制。 1981.9-1985.7,哈尔滨工业大学,金属材料及工艺系,金属材料及热处理专业,本科 ...
在当今科技迅速发展的时代,深度学习不仅是人工智能领域的热词,更是传统行业转型的重要推动力。尤其在金属处理领域,哈尔滨工业大学的马欣新和牛俊博团队通过结合卷积神经网络(CNN)与高通量热力学计算,为渗氮工艺注入了新鲜血液。那么,这项技术到底如何改变传统冶金工艺呢?
马欣新教授哈尔滨工业大学 - 材料科学与工程学院查看联系方式 个人简介 工作经历 1991.9 哈尔滨工业大学,材料科学系, 讲师 1993.11 哈尔滨工业大学,材料科学系, 副教授 2000.7 哈尔滨工业大学,材料科学系, 教授 2001.4 哈尔滨工业大学,材料科学系, 博士生导师 2001.9-2002.7 日本同志社大学JSPS高级访问学者 2002.10-2003.1...
随着工业革命的深入,金属材料的加工与处理技术不断进步,尤其是渗氮技术作为一种重要的表面强化方法,得到了广泛应用。然而,传统渗氮工艺中脉状组织(VLS)的出现却带来了诸多挑战。近日,哈尔滨工业大学马欣新与牛俊博团队通过深度学习与高通量计算的结合,为这一传统工艺注入了新的活力,推动了热处理领域的重大突破。
关键词:advanced intelligent systems, 深度学习, 高通量计算, 哈尔滨工业大学, 金属热处理 分类:机器学习;深度学习;高通量技术;传统技术;金属热处理;渗氮 万物根植于大地,四季更迭之间,钢铁之骨与热之力悄然塑造着世界。钢材——从古至今,经历无数次冶炼与锤炼,被赋予强度与韧性,成为现代文明的支柱。而在这背后,...
1993.11-2000.7哈尔滨工业大学,材料科学系, 副教授 2000.7至今哈尔滨工业大学,材料科学系, 教授 2001.4至今哈尔滨工业大学,材料科学系, 博士生导师 2001.9-2002.7日本同志社大学JSPS高级访问学者 2002.10-2003.1日本同志社大学客座教授 2004.6-2004.9德国离子束物理和材料研究所,高级访问学者 ...