ParAMS:训练DFTB参数(链接) 机器学习势的训练: MD Active Learning 学习 AIMD(链接):AIMD中发生化学反应的过程往往非常缓慢,很多反应集中在ns级别,甚至整个MD过程完成也没有得到预期的反应。因此一般的AIMD学习软件,虽然学习算法高效,但是由于学习样本本身的问题,导致学习的效率非常低。AMS 可以通过强制反应(链接),从根...
ParAMS不仅支持ReaxFF力场训练，DFTB的GFN1-xTB、机器学习势M3GNet与NequIP、Lennard Jones势的训练也简便高效。训练方法多样，包括CMAES、Adaptive Rate Monte Carlo、Nevergrad、Scipy、Random Sampling、Grid Sampling等，确保训练过程的灵活性与准确性。ParAMS还通过参数敏感度计算，帮助用户衡量需要优化的力场...
📫:houketong@xueyanhui.com 欢迎加入 学研汇-理论计算QQ群:701960961,本群的目的是提供一个平台,聚集量子化学,第一性原理计算、分子动力学,机器学习等多方向,多维度相结合的科研学者、软件开发人员以及爱好者,助力理论计算的推广和传播。欢迎大家邀请更多对理论计算感兴趣的人员...
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配置全自动X射线定向仪和三维轮廓仪,建立晶体参数数据库。通过机器学习算法对10万+检测数据进行深度分析,将产品出厂合格率稳定在99.98%以上。 行业解决方案的定制专家 为半导体行业开发的8英寸碳化硅衬底,位错密度控制在500/cm²以内,热导率高达490W/m·K。在医疗CT领域,合作开发的GOS闪烁晶体阵列,光输出达45photons...
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