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数据稀缺条件下材料科学中少样本学习方法的开发与应用

计算材料学 2025-04-23 09:00
文章摘要
本文综述了在数据稀缺条件下材料科学中少样本学习方法的发展与应用。背景介绍了机器学习在材料科学中的重要性及其面临的挑战，特别是数据稀缺问题。研究目的为探讨少样本学习方法在材料科学中的应用，包括数据集扩展方法和算法应用。结论指出，尽管少样本学习在材料科学中具有广阔的应用前景，但仍存在框架适用性、模型可解释性和数据稀缺等挑战，未来需要通过数据存储、数据库建设和少样本算法研究的协同努力来推动发展。
数据稀缺条件下材料科学中少样本学习方法的开发与应用
查看文献： Development and application of Few-shot learning methods in materials science under data scarcity
查看期刊： Journal of Materials Chemistry A
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