14、机器学习在材料科学中的应用及区块链技术与比特币协议介绍

机器学习在材料科学中的应用及区块链技术与比特币协议介绍

机器学习在材料科学中的应用

在材料科学领域，机器学习正发挥着重要作用。在相关应用中，每个超像素区域被用作 Gabor 特征，采用具有 3 个尺度和 4 个方向的 Gabor 滤波器组。
- 分类器设置 ：由于每个节点都需要进行标记，使用了一个三层感知器，其输入层有 13 个节点，隐藏层有 25 个节点，输出层有 1 个节点。分类器的输出为 +1 或 -1，这是一个基于多层感知器（MLP）的分类器。
- CRF 模型 ：
- CRF 模型的表达式为 $\frac{1}{Z}\prod_{i\in V}\varphi(y_i, x_i)\prod_{i\in V}\prod_{j\in N_i}\exp(y_iy_j\lambda^Tg_{ij}(x))$ ，其中第一部分是节点势，第二部分是边势。
- $\varphi(y_i, x_i)=\frac{1}{1 + \exp(-y_i\frac{net(x_i)}{\tau})}$ （$Net(x_i)$ 通过神经网络计算）。
- $g_{ij}(x)=\begin{cases}1, & \text{其他情况} \ |x_i - x_j|^T, & x_i 和 x_j 分别是节点 i 和 j 的特征向量\end{cases}$ ，使用最大似然估计（MLE）来找到参数 $\lambda$。

统计和机器学习在国家安全领域中对于复制有效和有益的材料起着重要作用，将材料知识与信息学相结合以提高生产率和鲁棒性的过程是一个关键课题。在当今多极世界中，材料在各个国家的各个领