📘《深度学习助力聚合物发现：从数据表征到反向设计》
随着对具备特定性能的新材料需求不断增长，传统的聚合物实验研究方法因其高成本和耗时长正面临瓶颈。本书全面系统地介绍了深度学习在聚合物科学中的应用，为读者提供从基础知识到先进技术的完整学习路径。
📌 本书亮点
- 聚合物数据表征方法与神经网络架构基础：为后续建模打下坚实基础
- 性质预测与反向设计框架：加速材料发现流程，节省实验成本
- 序列驱动与图结构方法并重：包括 LSTM、GRU、图卷积网络（GCN）、图同构网络（GIN）等神经网络模型
- 可解释图神经网络技术：结合环境增强（environment-based augmentation）以提升模型透明度
- 不平衡标注与小样本问题处理：深入讲解半监督学习与迁移学习技术，特别是扩散模型的应用
- 数据驱动 + 模型驱动协同：打通“数据-算法-设计”闭环，提升模型精度与泛化能力
🎯 解决关键挑战
- 如何精准预测聚合物性能
- 如何设计具备目标特性的高分子材料
- 如何在缺乏标注数据的场景下训练出有效模型
- 如何提高模型的可解释性与可扩展性
👥 适读人群
- 聚合物科学、材料工程、化学工程等方向的研究人员与研究生
- 致力于推动AI 与材料科学融合的交叉学科工作者
- 对图神经网络、深度生成模型（如扩散模型）在科研中的应用感兴趣的计算科学研究人员
- 希望用智能方法优化材料设计流程的科研团队与产业研发人员
这本书不仅是一部技术手册，更是一部面向未来材料科学转型的实战指南，帮助你在AI 赋能材料发现的浪潮中占据前沿。
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