有方学者【机器学习预测材料热物性】独立第一作者论文发表|留学背景提升

研究方向

机器学习预测材料热物性 随着电子设备的尺寸逐渐缩小到纳米级,热界面的散热成为最大的挑战之一。在电子设备中,强烈要求提高异质结的界面热导以降低其温度。然而,这些热特性通常是通过原子模拟和/或实验获得的,这可能很耗时。
在本项目中,我们将使用机器学习(随即森林XGBOOST等方法),根据分子动力学 (MD) 模拟结果预测散装材料的热导率和材料界面处的界面热导率。也就是说,我们想要了解具有已知系统参数(如原子质量和层长)的给定系统的温度分布。训练数据集来自一系列MD模拟。通过预测的温度曲线,因此可以通过在后处理中进行适当拟合来获取材料特性。

 

相关学科

物理学、材料科学、计算机科学技术

 

科研导师

Y. L

  • 卡耐基梅隆大学计算机材料科学博士,硕士毕业于卡耐基梅隆大学计算力学,曾于奥本大学带教生物与结构力学;
  • 美国大学学者学会(NCSC)成员,曾获全国大学生数学竞赛二等奖;
  • 研究领域为工程热物理,纳米材料界面输运性质,非平衡统计物理,第一原理计算,分子模拟,微纳尺度流体力学和传热。

科研成果

成果一:在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目保证为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此,论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生,不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊,而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二:第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中,招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度,而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来,有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名,这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三:独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题,连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向,保证学生研究内容的差异性。

成果四:顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人,来自于美国顶尖学府的科研团队,保证了推荐信的可信度;而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处,从而大大提高了推荐信的价值。

成果五:高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事,其中包括:被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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