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综合排序丨最热优先丨最新优先

非平衡合成方法与AI结合如何加速材料发现过程？

非平衡合成方法与AI结合通过以下机制显著加速材料发现过程：[C132-C136]1. 突破传统材料设计限制非平衡合成方法（如火焰喷雾热解、放电等离子体等）能克服热力学障碍，将传统方法不相容的元素整合到单相高熵材料中[C11][C16][C120]例如，火焰喷雾热解已成功合成包含25种元素的高熵氟化物氧化物高通量合成与AI协同非平衡方法（如激光烧蚀、闪光焦耳加热）支持分钟级合成数十种成分的纳米材料[C126][C214]气溶胶技术（火焰喷雾热解、喷雾干燥）通过连续流程可单日生产288种样品，切换前体溶液即可实现高通量规模化生产的突破非平衡方法（如卷对卷闪蒸焦耳加热）实现7m/分钟连续生产[C48][C79]工业级火焰喷雾反应器产能达吨/小时级[C52][C82]AI通过工艺参数优化（如温度曲线、气体配比）进一步提升规模化效率未来发展方向建立非平衡合成数据库：记录极端条件下材料形成路径（如超快加热中的原子扩散动力学）[C31][C33]开发多尺度AI模型：结合分子动力学（MD）模拟与实验数据，预测非平衡相变[C30][C44

焦热科技前沿

2026-01-17

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材料研究平台

非平衡合成方法如何克服热力学障碍实现不相容元素的混合？

非平衡合成方法通过以下机制克服热力学障碍实现不相容元素的混合：非平衡合成方法利用超快加热和淬火过程，使系统在原子扩散和相分离发生之前就被"冻结"在特定状态，从而克服传统热力学平衡的限制[C6][C27] [C120]这些方法通过动力学控制捕获亚稳相，使在平衡条件下会因正混合焓(ΔH_mix > 0)而分离的元素能够实现均匀混合[C16][C20]在极端条件下，非平衡合成允许形成短暂、局部的准平衡状态，在长程扩散变得显著之前，实现快速成核、短程均匀化和动力学捕获的混合[C33]通过增加构型熵(ΔS_mix)，非平衡合成可以降低系统的总吉布斯能(ΔG_mix = ΔH_mix - T·ΔS_mix)，促进单相固体溶液的形成 [C20]超快反应环境打破了传统热力学平衡限制，使元素能够达到在平衡条件下无法实现的混合状态，例如在毫秒甚至纳秒时间内实现原子级均匀混合[C27][C120]这些方法利用极端温度梯度和超短时间窗口，通过动力学途径而非热力学途径实现材料形成，使不相容元素能够在亚稳态或高熵结构中共存[C30][C120]这些非平衡技术包括闪光焦耳加热、火焰喷雾热解、放电等离子体、激光烧蚀、微波加热、喷雾干燥、机械化学合成、超声合成、超快光闪合成、电线电爆炸和莱顿弗罗斯特液滴爆炸等方法

焦热科技前沿

2026-01-17

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材料研究平台

平衡传输与非平衡传输

发送端将信号调制成为对称的信号用双线发送，称为平衡发送；接收端采用对称接收称为平衡接收；例如差动电路就是一种平衡方式。发送如采用单线（对应有参考电平），称为非平衡发送；接收端采用非对称接收（单线接收对应一个基准电平）称接收为非平衡接收。平衡传输是指信号传输线的有两个输入端，一个地线。不平衡传输是指信号传输线的有一个输入端，一个地线。当有共模干扰存在时，由于平衡传输的两个端子上受到的干扰信号数值相差不多，而极性相反，干扰信号在平衡传输的负载上可以互相抵消，所以平衡电路具有较好的抗干扰能力。不平衡传输：又叫单端通讯如RS232：在9600pbs时，普通双绞屏蔽线时，距离可达30-35米平衡传输，又叫差分传输方式如RS422，RS485，LVDS等 RS485：在100KbpS的传输速率下

2022-08-29

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深度学习任务面临非平衡数据问题？试试这个简单方法

；解决这个问题的方法有哪些？解决这个问题的方法主要有三种，三种各有各自的优缺点：下采样（Undersampling）：随机删除具有足够观察多样本的类，以便数据中类的数量比较平衡。虽然这种方法非常简单，但很有可能删除的数据中可能包含有关预测的重要信息。合成取样（SMOT）：该技术要求综合地制造不平衡类的样本，类似于使用最近邻分类。问题是当观察的数目是极其罕见的类时不知道怎么做。结论有时候，最简单的方法是最合乎逻辑的（如果你没有更多的数据，只需要复制现有的数据，并有轻微的变化即可），也是最有效的。

2019-08-16

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处理非平衡数据的七个技巧

有两种方法可以从不平衡数据集中生成出平衡的数据集：欠抽样和过抽样。欠抽样欠抽样通过减少多数类（数据量占大多数的类别）的样本量来平衡数据集。当数据量足够大时可以使用此方法。它通过增加稀有类的样本量来平衡数据集。新的稀有类数据可以通过复制，自举法或SMOTE[1]（合成过抽样技术）以及其他类似技术来生成。需要注意，没有一种绝对正确的重抽样方法。如何选用这两种方法取决于应用场合和数据集特点。欠抽样和过抽样相结合也能产生很好的结果。正确使用K重交叉验证值得注意的是，使用过抽样方法来解决不平衡问题时应适当地应用交叉验证。设计你自己的模型上述的方法都聚焦在数据上，并将模型视为固定的组件。但事实上，如果模型适用于不平衡数据，就不需要重新采样数据了。总结这不是一个排他性的列表，而是处理不平衡数据的起点。没有适合所有问题的最佳方法或模型。强烈建议你尝试不同的技术和模型来评估哪些方法最有效。尝试创造性地结合不同的方法。

2018-07-20

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非平衡数据集 focal loss 多类分类

本教程将向您展示如何在给定的高度不平衡的数据集的情况下，应用焦点损失函数来训练一个多分类模型。背景让我们首先了解类别不平衡数据集的一般的处理方法，然后再学习 focal loss 的解决方式。在多分类问题中，类别平衡的数据集的目标标签是均匀分布的。若某类目标的样本相比其他类在数量上占据极大优势，则可以将该数据集视为不平衡的数据集。对这种高度不平衡的数据集的分类问题，若某模型简单猜测所有输入样本为“正常”就可以达到733 /（733 + 1）= 99.86％的准确度，这显然是不合理。 α（alpha）：平衡focal loss ，相对于非 α 平衡形式可以略微提高它的准确度。现在让我们把训练好的模型与之前的模型进行比较性能。

2019-05-08

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Github 项目推荐 | GAN 非平稳纹理合成

该库是论文「Non-stationary texture synthesis using adversarial expansions.」的官方代码。

2018-07-26

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多肽定制合成：一般多肽合成的方法

目前我们常用的多肽合成方法主要分为两大类：液相多肽合成和固相多肽合成，下面为大家分别讲解一下这两种方法。1. 液相多肽合成（Liquid-phase Peptide Synthesis）液相多肽合成是一种经典的多肽合成方法，虽然现在大多数在实验室中已经被固相多肽合成所取代，但在工业上大规模生产多肽时仍具有可用性液相多肽合成方法主要采用BOC和Z两种保护方法，适用于短肽的合成，如阿斯巴甜、力肽、催产素等。原理：在溶液中逐步添加氨基酸进行缩合反应。优点：操作简便，适用于较长多肽的合成。2. 固相多肽合成（Solid-phase Peptide Synthesis, SPPS）固相多肽合成由罗伯特·布鲁斯·梅里菲尔德（Robert Bruce Merrifield）首创，现在已成为实验室中制造多肽和蛋白质的常用有机合成方法固相多肽合成方法主要采用FMOC和BOC两种策略。

2026-03-09

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Python:数据抽样平衡方法重写

之前在R里面可以通过调用Rose这个package调用数据平衡函数，这边用python改写了一下，也算是自我学习了。 both", p=0.5, N=1000, seed = 1)$data table(data_balanced_both$cls) 0 1 520 480 method的不同值代表着不同的采样方法

2018-08-27

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台州学院王家成团队综述：焦耳热冲击非平衡合成金属单原子催化剂——从原子锚定到工业级构筑

然而，传统高温煅烧、原子层沉积（ALD）、物理气相沉积（PVD）等合成方法存在设备复杂、负载量低、成本高、难以规模化等瓶颈。焦耳加热（Joule Heating, JH）技术以毫秒级超高温（>3500 K）冲击、极速冷却（>10⁴ K s⁻¹）为特征，为非平衡态单原子合成提供了革命性途径，有望突破上述技术瓶颈，实现从“克级” 文章首次从“理论-设备-材料-功能”四维视角，全面总结了JH合成贵金属（Pt、Pd、Ru）和非贵金属（Fe、Co、Ni、Cu、Zn）SACs的最新进展；通过与传统方法对比，凸显JH在原子分散效率、负载量焦耳加热的核心理论焦耳加热合成金属单原子材料的理论核心在于毫秒级非平衡热力学与强金属-载体相互作用的协同：当电流脉冲在<2 s内将体系推至1500–3500 K时，金属盐瞬时裂解为原子蒸汽，超快升温（> Fe-N₄位点：缺陷碳球载体在1473 K下合成，氧还原反应（ORR）性能媲美Pt/C（图7a）。 4. JH vs. 传统方法的优势5.

焦热科技前沿

2025-07-19

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