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朱文浩

作品数:6 被引量:17H指数:2
供职机构:上海大学计算机工程与科学学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金上海市科学技术委员会资助项目上海市教育委员会重点学科基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术水利工程一般工业技术理学更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 2篇水利工程
  • 1篇交通运输工程
  • 1篇一般工业技术
  • 1篇理学

主题

  • 2篇第一性原理
  • 2篇高通量
  • 1篇带隙
  • 1篇电输运
  • 1篇信息约束
  • 1篇云计算
  • 1篇云计算架构
  • 1篇输运
  • 1篇湍流模型
  • 1篇系统架构
  • 1篇敏感度
  • 1篇计算架构
  • 1篇架构
  • 1篇SA
  • 1篇EXTREM...

机构

  • 6篇上海大学
  • 2篇南方科技大学
  • 1篇中国科学院上...

作者

  • 6篇朱文浩
  • 3篇张武
  • 2篇胡冠男
  • 2篇刘斌
  • 1篇陆铭
  • 1篇刘炜
  • 1篇卢志国
  • 1篇王晓伟
  • 1篇詹华清
  • 1篇倪剑樾
  • 1篇魏建明
  • 1篇骆军
  • 1篇董楠

传媒

  • 3篇上海大学学报...
  • 1篇中国科学:技...

年份

  • 1篇2024
  • 1篇2019
  • 2篇2018
  • 1篇2017
  • 1篇2013
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于高通量计算及机器学习的新材料带隙预测被引量:14
2019年
在功能材料应用中,带隙往往起着重要的作用,如光电材料一般为宽带隙半导体,而热电材料为窄带隙半导体,因此对指定类别的材料体系带隙进行快速而准确的预测对于功能材料应用具有非常重要的科学意义.然而,通过基于第一性原理的高通量计算获取高精度带隙的方法耗时长,效率低,而实验上系统测量大量材料体系带隙也不现实,所以基于统计学的机器学习预测方法就成了一种有前景的可能性替代方案.本文设计了一种集成学习模型用于有效而准确地预测带隙值.在已计算过带隙值的热电材料类金刚石化合物的基础上,一方面利用单组元组分替换策略产生大批量相似化合物,并用查重技术过滤掉重复体系,得到356个相似材料体系.另一方面结合机器学习技术,构建高效的带隙预测模型,预测并验证了50个相似材料体系的带隙值.通过实验证明,该预测模型具有77.73%的准确率,且足够健壮稳定,可以广泛应用于需要进行大批量带隙预测的热电材料的研究情景中.
徐永林王香蒙李鑫席丽丽倪剑樾朱文浩张武杨炯
关键词:带隙
第一性原理高通量计算平台与材料应用案例
杨炯席丽丽骆军刘斌朱文浩张文清
基于时空信息约束的密集人群分割方法被引量:1
2017年
在密集场景中,人群可以看作是由三五成群的、具有运动一致性的子群体构成的集合.为了能划分这些子群体,以便对人群的交互行为进行分析,提出了一种基于时空信息约束的分割方法.该方法首先利用背景建模和特征点跟踪,获取视频图像帧中运动目标的时空信息;然后,利用前景中群体分布的空间区域信息,将空间上相邻近的人群划分为若干个子群体;最后,通过一段时间内的运动相关性将子群体进行进一步的分割.这两种约束信息相互作用,得到具有运动一致性的子群体.通过大量实验验证测试,表明该方法可以应用于不同人群密度、视角范围等多种场景视频.
易娴董楠魏建明朱文浩
上海大学第一性原理高通量计算平台与材料应用案例
材料基因组计划是一种加速材料设计、研发、应用的一种有效手段。其融合了材料、物理、化学、计算机、数学、生物等领域,是一门具有很高发展前景与前瞻性的应用学科,成为近年来全世界范围内的科技领域的研究热门之一。世界各国在材料基因...
杨炯席丽丽骆军刘斌朱文浩张文清
关键词:第一性原理电输运
基于动态用户融合的云计算架构被引量:2
2013年
云计算是IT产业的第三次变革,已成为互联网信息服务研究的热点,并且各种云计算的产品相继出现.云计算大多采用强数据中心和弱终端的架构模式,建设这种架构的云计算中心,需要大量的资金投入,并配置高速的网络访问环境.目前中国的网络带宽还难以满足这种云计算框架下服务的需求;同时,众多云计算中心的建立也可能在一定程度上造成已有PC设备资源的浪费.提出了一种基于动态用户融合的云计算服务架构,该架构通过将有一定存储能力和计算能力的用户终端动态地融合到数据中心,使得云计算中心的规模能够动态地扩展或收缩,让用户能够为云服务中的其他用户提供服务.基于该框架,设计和实现一个云服务视频点播系统.实验表明,该框架能够在保持云服务质量的同时允许动态扩充云的规模.
胡冠男卢志国詹华清陆铭朱文浩刘炜王晓伟张武
关键词:云计算系统架构
结合机器学习的SA湍流模型闭合系数修正
2024年
将修正Morris分类筛选法与极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)相结合,在计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)数据驱动下,用于SA(Spalart-Allmaras)湍流模型闭合系数的修正.利用分类筛选法有效缩小闭合系数研究范围,同时依据XGBoost方法在小规模数据集下取得精度较高的拟合模型,有效提升系数修正效率.在三维DLR-F6-WB构型下进行了数值实验,实验结果显示利用本方法能够在三维复杂模型上基于小样本数据进行系数修正,修正后的升阻力系数计算精度得到了显著提升.
徐向阳胡冠男王良军朱文浩张武
关键词:敏感度
共1页<1>
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