昆明理工大学团队创新算法筛选出54种高性能光伏材料 记者27日从昆明理工大学获悉，该校材料科学与工程学院种晓宇、何京津、冯晶教授团队在“人工智能 材料”交叉领域取得重要突破，提出了“连续迁移”机器学习框架，成功解决了小数据集下材料多性能预测的技术瓶颈，为新型功能材料的高效研发提供了新思路。相关研究成果发表于《先进功能材料》。 传统机器学习方法在材料性能预测中常受限于数据稀缺问题，尤其当目标性能样本量不足时，模型精度难以保证。针对这一挑战，团队创新性地构建了“连续迁移”学习策略：首先基于海量材料的形成能
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