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本发明涉及新材料研发与人工智能交叉技术领域,尤其为一种基于人工智能的新材料性能预测方法及系统,方法先获取目标新材料的成分结构及微观组织多源异构数据,经预训练的多模态特征编码器完成跨模态特征对齐与融合,生成材料融合特征表示;将融合特征加载至物理知识增强的图神经网络模型,迭代更新生成富含物理语义的材料深度特征编码,通过多任务性能预测器并行得到多目标性能初始预测值并捕获模型认知不确定性。本发明基于不确定性完成可信度评估,对低置信度样本触发主动学习反馈机制迭代优化模型,有效提升新材料性能预测的精度与可靠性,可大幅缩短研发周期,降低研发试错成本。
📄 2026104074187 📂 G16C60_00 👤 龙岩学院 📅 2026-03-31
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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成功交易案例

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
🧬

CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年