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Data quantity governance for machine learning in materials science

National Science Review 2023年第7期10卷 234-250页

作者： Yue Liu Zhengwei Yang Xinxin Zou shuchang ma Dahui Liu maxim Avdeev Siqi Shi School of Computer Engineering and Science Shanghai University Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Computing System Australian Nuclear Science and Technology Organisation School of Chemistry The University of Sydney State Key Laboratory of Advanced Special Steel School of Materials Science and Engineering Shanghai University materials Genome Institute Shanghai University

Data-driven machine learning(ML) is widely employed in the analysis of materials structure-activity relationships,performance optimization and materials design due to its superior ability to reveal latent data patterns and make accurate prediction.However,because of the laborious process of materials data acquisition,ML models encounter the issue of the mismatch between a high dimension of feature space and a small sample size(for traditional ML models) or the mismatch between model parameters and sample size(for deep-learning models),usually resulting in terrible performance.Here,we review the efforts for tackling this issue via feature reduction,sample augmentation and specific ML approaches,and show that the balance between the number of samples and features or model parameters should attract great attention during data quantity governance.Following this,we propose a synergistic data quantity governance flow with the incorporation of materials domain knowledge.After summarizing the approaches to incorporating materials domain knowledge into the process of ML,we provide examples of incorporating domain knowledge into governance schemes to demonstrate the advantages of the approach and applications.The work paves the way for obtaining the required high-quality data to accelerate materials design and discovery based on ML.

关键词： machine learning data governance data quantity materials science

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Generative artificial intelligence and its applications in materials science:Current situation and future perspectives

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Journal of materiomics 2023年第4期9卷 798-816页

作者： Yue Liu Zhengwei Yang Zhenyao Yu Zitu Liu Dahui Liu Hailong Lin Mingqing Li shuchang ma maxim Avdeev Siqi Shi School of Computer Engineering and Science Shanghai UniversityShanghai200444China State Key Laboratory of Advanced Special Steel School of Materials Science and EngineeringShanghai UniversityShanghai200444China materials Genome Institute Shanghai UniversityShanghai200444China Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Computing System Shanghai200444China Australian Nuclear Science and Technology Organisation Sydney2232Australia School of Chemistry The University of SydneySydney2006Australia

Generative Artificial Intelligence(GAI)is attracting the increasing attention of materials community for its excellent capability of generating required contents.With the introduction of Prompt paradigm and reinforcement learning from human feedback(RLHF),GAI shifts from the task-specific to general pattern gradually,enabling to tackle multiple complicated tasks involved in resolving the structure-activity relationships.Here,we review the development status of GAI comprehensively and analyze pros and cons of various generative models in the view of methodology.The applications of task-specific generative models involving materials inverse design and data augmentation are also dissected.Taking ChatGPT as an example,we explore the potential applications of general GAI in generating multiple materials content,solving differential equation as well as querying materials FAQs.Furthermore,we summarize six challenges encountered for the use of GAI in materials science and provide the corresponding solutions.This work paves the way for providing effective and explainable materials data generation and analysis approaches to accelerate the materials research and development.

关键词： machine learning Artificial intelligence Generative artificial intelligence materials science Novel materials discovery Deep learning

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面向材料领域机器学习的数据质量治理

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硅酸盐学报 2023年第2期51卷 427-437页

作者：刘悦马舒畅杨正伟邹欣欣施思齐上海大学计算机工程与科学学院上海200444 上海市智能计算系统工程技术研究中心上海200444 上海大学材料科学与工程学院上海200444 上海大学材料基因组工程研究院上海200444

数据驱动的机器学习凭借其准确高效的预测能力广泛应用于材料的性能预测和构效关系研究。数据决定了机器学习的上限。然而,目前材料领域的数据存在来源广、噪音大、样本少、维度高等数据质量问题,阻碍了机器学习在材料领域更广泛的应用... 详细信息

数据驱动的机器学习凭借其准确高效的预测能力广泛应用于材料的性能预测和构效关系研究。数据决定了机器学习的上限。然而,目前材料领域的数据存在来源广、噪音大、样本少、维度高等数据质量问题,阻碍了机器学习在材料领域更广泛的应用。本文从数据品质和数据数量2个视角系统梳理并全面剖析了材料领域数据质量问题及其相关治理工作,发现数据品质与数据数量共同决定数据质量。基于此,提出了面向材料领域机器学习全过程的领域知识嵌入的数据质量治理框架。该框架定义了12种维度用于解析材料数据质量的内涵;构建了数据质量治理的生命周期模型以确保数据质量治理活动有序进行;建立了一系列数据质量治理处理模型,从领域知识与数据驱动2个方面对数据质量进行精准全面治理,为生命周期模型的具体实施提供技术支持。该框架实现了材料数据质量的综合评估与提升,为高质量数据获取提供理论指导与候选方案,加速机器学习在材料研发中的深入应用。

关键词：材料科学机器学习数据质量领域知识

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Research on Localized English Education for Transnational Left-behind Children in the Context of English Global Localization: A Case Study of Wenzhou Overseas Chinese Hometown

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教育技术与创新 2024年第1期6卷 36-49页

作者： Yujie Su Xueyan Li Huili ma shuchang Dong Ruoruo Lin Lijuan Zou Qiaoqiao Lin School of Foreign Studies Wenzhou UniversityChina Li'ao Overseas Chinese Primary School ZhejiangChina Wenzhou Xianyan No.2 Middle School ZhejiangChina Wenzhou High School ZhejiangChina

With the increasing development of English globalization,the trend of combining English with local cultures has become more evident.This research focuses on five schools in the Wenzhou overseas Chinese hometown to investigate the current status of English education from the perspectives of teachers,students,and textbooks.The aim was to propose bilingual education strategies for the education of transnational left-behind children(TLC).By examining the situation of English education in this specific context,this study sought to address the unique challenges faced by TLC and provide effective educational approaches.Interviews,observations,and document analysis were employed to gather data by means of questionnaire research methods.The findings of this study settled on the improvement of bilingual education for TLC and insights into enhancing English education in multicultural settings.

关键词： glocalization transnational left-behind children(TLC) bilingual education Wenzhou Overseas Chinese Hometown

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融合材料领域知识的数据准确性检测方法

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无机材料学报 2022年第12期37卷 1311-1320,I0001-I0005页

作者：施思齐孙拾雨马舒畅邹欣欣钱权刘悦上海大学材料基因组工程研究院上海200444 上海大学材料科学与工程学院上海200444 上海大学计算机工程与科学学院上海200444 上海大学上海市智能计算系统工程技术研究中心上海200444 之江实验室杭州311100

材料数据由于小样本、高维度、噪音大等特性,用于机器学习建模时常常会产生与领域专家认知不一致的结果。面向机器学习全流程,开发材料领域知识嵌入的机器学习模型是解决这一问题的有效途径。材料数据的准确性直接影响了数据驱动的材料... 详细信息

材料数据由于小样本、高维度、噪音大等特性,用于机器学习建模时常常会产生与领域专家认知不一致的结果。面向机器学习全流程,开发材料领域知识嵌入的机器学习模型是解决这一问题的有效途径。材料数据的准确性直接影响了数据驱动的材料性能预测的可靠性。本研究针对机器学习应用过程中的数据预处理阶段,提出了融合材料领域知识的数据准确性检测方法。该方法首先结合材料专家认知构建了材料领域知识库。然后,将其与数据驱动的数据准确性检测方法结合,从数据和领域知识两个角度对材料数据集进行基于描述符取值规则的单维度数据正确性检测、基于描述符相关性规则的多维度数据相关性检测以及基于多维相似样本识别策略的全维度数据可靠性检测。对于每一阶段识别出的异常数据,结合材料领域知识进行修正,并将领域知识融入到数据准确性检测方法的全过程以确保数据集从初始阶段就具有较高准确性。最后该方法在NASICON型固态电解质激活能预测数据集上的实验结果表明:本研究提出的方法可以有效识别异常数据并进行合理修正。与原始数据集相比,基于修正数据集的6种机器学习模型的预测精度都有不同程度的提升。其中,在最优模型上R2提升了33%。

关键词：机器学习材料科学数据质量领域知识

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迷走神经调控脓毒症炎症反应的研究进展

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中华危重病急救医学 2024年第2期36卷 216-220页

作者：陈贵兵刘书畅付伟马涛成都医学院第一附属医院胃肠外科四川成都610500 天津医科大学总医院普通外科天津300052

迷走神经作为机体的重要"守护者",其生理功能涉及心血管、呼吸道、胃肠道和内分泌系统的稳态调节。最新研究表明,迷走神经通过炎症反射在炎症反应中发挥了重要的调控作用,这与迷走神经的传入和传出纤维分别能感知及调控炎症密切相关。... 详细信息

迷走神经作为机体的重要"守护者",其生理功能涉及心血管、呼吸道、胃肠道和内分泌系统的稳态调节。最新研究表明,迷走神经通过炎症反射在炎症反应中发挥了重要的调控作用,这与迷走神经的传入和传出纤维分别能感知及调控炎症密切相关。脓毒症的病理生理机制以免疫反应失调为核心,且常以先天免疫系统的过度炎症反应为起始。近年来,为了扩展对脓毒症免疫失调的干预策略,研究者在迷走神经调节脓毒症炎症反应方面作出了许多努力。本文重点概述了迷走神经参与炎症反射的机制,以及迷走神经在脓毒症炎症反应中的调节作用,以期为寻找脓毒症新的治疗策略提供方向。

关键词：迷走神经脓毒症胆碱能抗炎通路炎症反射非神经性胆碱能系统

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Q调味品企业可转债发行动机及公告效应探究

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中国证券期货 2023年第5期 73-80,88页

作者：朱兆珍马书畅余竹颖安徽财经大学蚌埠233000 南京审计大学南京210000

可转债兼具股权和债权双重属性,是各大上市公司再融资的重要手段。本文以国内某调味品企业Q为研究对象,运用SWOT分析法剖析Q公司发行可转债的动因,使用事件研究法评估该企业发行可转债的公告效应。评估结果发现,Q公司此次发行可转债公... 详细信息

可转债兼具股权和债权双重属性,是各大上市公司再融资的重要手段。本文以国内某调味品企业Q为研究对象,运用SWOT分析法剖析Q公司发行可转债的动因,使用事件研究法评估该企业发行可转债的公告效应。评估结果发现,Q公司此次发行可转债公告效应为负。Q公司发行可转债的失败经历给相关企业敲响警钟,发行可转债前除了充分考虑公司面临的机会、应对的挑战以及自身存在的优势和劣势外,也有必要理性认识发行可转债可能带来的风险。本文试图为可转债发行主体做出合理的可转债融资决策提供警示。

关键词：调味品企业可转债发行动机公告效应

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2022—2023年承德市呼吸道合胞病毒的暴发流行及其临床特征研究

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中华微生物学和免疫学杂志 2024年第2期44卷 155-161页

作者：马倩格高姝畅郭心悦严梦瑶户祖熙谢广成李涛承德医学院第二临床学院儿科承德067000 承德医学院病原生物学教研室承德067000

目的确定呼吸道合胞病毒(respiratory syncytial virus,RSV)在承德市的流行情况及临床特征。方法收集2022年8月—2023年6月因呼吸道感染在承德市中心医院儿科住院治疗的患儿咽拭子478份及其临床信息,实时定量PCR检测A亚型和B亚型RSV的... 详细信息

目的确定呼吸道合胞病毒(respiratory syncytial virus,RSV)在承德市的流行情况及临床特征。方法收集2022年8月—2023年6月因呼吸道感染在承德市中心医院儿科住院治疗的患儿咽拭子478份及其临床信息,实时定量PCR检测A亚型和B亚型RSV的分子流行情况,对RSV感染患者的临床特征进行分析。结果67.57%(323/478)的住院患儿为RSV阳性,RSV呈暴发流行且均为RSV-A型,2022年11—12月和2023年5—6月为RSV-A型的2次感染高峰。RSV-A型阳性患儿中,86.07%(278/323)为合并其他病原体检出病例,其中与细菌共检出的例数最多,以肺炎链球菌为主,肺炎克雷伯菌次之。流感病毒A型是最常见的共检出病毒。与RSV-A型共检出患儿组相比,RSV-A型单独检出组的乳酸脱氢酶(Z=2.396,P=0.017)较高,且高于正常高值;RSV-A型共检出组的白细胞计数(Z=2.417,P=0.016)、中性粒细胞比例(Z=3.218,P=0.001)、C-反应蛋白(Z=1.998,P=0.046)和肌酐(Z=2.107,P=0.035)较高,淋巴细胞比例(Z=3.205,P=0.001)较低,但位于正常值范围。RSV-A型合并检出细菌或其他病毒的患儿临床特征无差异(P均>0.05)。结论RSV-A型是承德市2022—2023年呼吸道感染患儿的主要病原体,且多与细菌共检出。RSV-A型检测阳性患儿的临床特征与RSV-A型是否合并其他呼吸道病原体情况相关。

关键词：呼吸道合胞病毒流行特征临床特征儿童

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深海富稀土沉积研究的若干问题

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中国稀土学报 2019年第5期37卷 517-529,I0001页

作者：张霄宇石学法黄牧滕国超麻书畅黄大松浙江大学地球科学学院浙江杭州310027 浙江大学海洋研究院浙江省海洋观测-成像试验区重点实验室浙江舟山316021 海洋沉积与环境地质国家海洋局重点实验室国家海洋局第一海洋研究所青岛海洋科学与技术国家实验室海洋地质过程与环境功能实验室山东青岛266061

深海富稀土沉积是指稀土元素含量(包含Y)2400x10^-6的一类深海沉积物,以中-重稀土富集、与钙十字沸石紧密共生而区别于其他深海沉积类型。深海富稀土沉积在太平洋和印度洋广泛分布,其稀土氧化物资源量可达1000亿t,其中重稀土资源量约为... 详细信息

深海富稀土沉积是指稀土元素含量(包含Y)2400x10^-6的一类深海沉积物,以中-重稀土富集、与钙十字沸石紧密共生而区别于其他深海沉积类型。深海富稀土沉积在太平洋和印度洋广泛分布,其稀土氧化物资源量可达1000亿t,其中重稀土资源量约为325亿t,引起了国际学术界的普遍关注。在系统总结深海富稀土沉积的调査研究历史和现状基础上,对其分布特征和规律、地球化学特征、载体矿物、富集机制、物质来源等研究进展进行了阐述,并指出了目前在稀土元素富集机制研究方面存在的几个重要问题:稀土元素的物质来源;沉积物孔隙水对于稀土元素富集的作用;钙十字沸石等共生矿物的成矿指示意义。

关键词：深海富稀土沉积地球化学特征载体矿物富集机制物质来源

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车刀刀片仿真数学模型的建立

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机床与液压 2008年第6期36卷 20-22,24页

作者：刘学斌马苏常赵巍李充宁天津工程师范学院机械系天津300222

为了提高数控车床仿真软件的运行效率和显示质量,分析比较了车刀刀片各种形状,建立了三种刀片形式,从而推导了适合数控车床仿真的车刀刀片数学模型。

关键词：数控车床仿真软件车刀刀片数学模型

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