【摘 要】
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随着全球各科学领域大科学装置的出现,科学发现进入了大数据时代。科学发现无法完全依赖于专家经验从海量数据中发现稀有科学事件,大量历史数据无法有效利用,同时愈发突出实时性和高精度,科学事件的模式具有稀有性,通用的算法并不适用于科学领域,由此科学数据智能发现问题应运而生。科学数据智能发现旨在使用数据智能的方法加速科学事件的发现。然而,科学数据智能发现缺少整体框架设计,具体表现为缺乏科学数据的一体化分析体系和异构科学数据高效知识融合机制,并且海量历史数据长期存储及挖掘低效。本文从数据管理的角度提出科学数据智能发现
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61941121,91846204)的资助。
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随着全球各科学领域大科学装置的出现,科学发现进入了大数据时代。科学发现无法完全依赖于专家经验从海量数据中发现稀有科学事件,大量历史数据无法有效利用,同时愈发突出实时性和高精度,科学事件的模式具有稀有性,通用的算法并不适用于科学领域,由此科学数据智能发现问题应运而生。科学数据智能发现旨在使用数据智能的方法加速科学事件的发现。然而,科学数据智能发现缺少整体框架设计,具体表现为缺乏科学数据的一体化分析体系和异构科学数据高效知识融合机制,并且海量历史数据长期存储及挖掘低效。本文从数据管理的角度提出科学数据智能发现
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Towards a good control of the morphology of bulk-heterojunction(BHJ)active layers for polymer solar cells(PSCs),selecting an appropriate side chain for a polymer donor and a nonfullerene acceptor(NFA)is very crucial.In this work,two novel NFAs i-IE-4F and
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