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機器學習

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項目介紹

機器學習是人工智能的一個分支，通過算法從數據中學習并做出預測。在科研服務中，它被用于數據分析、模型構建和自動化流程，以提高研究的精確性和效率，可以助力材料設計藥物發現、電池數據挖掘等領域，提升研究效率和創新能力。

樣品要求

1. 科研計算服務是一個探索的過程，其中存在不確定性。所有模擬計算只保證計算方法正確，至于結果是否完全符合客戶預期無法保證。

（例如，DFT所用泛函本身采用了很多近似；另外當前的模擬方法也存在很多近似（例如OER過程的吉布斯自由能計算中會忽略掉催化劑的表面電荷富集效應與溶劑效應等），這都有可能導致計算結果和實驗結果出現分歧（即某一問題可能是多種因素共同作用的結果，單純考慮其中某一作用不足以反應要研究的問題本質，目前也尚未有任何計算方法可以完全實現模擬仿真條件與真實實驗條件的完全一致，因此研究問題的哪個方面需要由客戶最終決定），因此，我們在計算過程中會盡可能減少可以避免的誤差，但是有些誤差受限于理論本身，不可避免，我們對此引發的后果不承擔任何責任。此外，分子力學或者分子動力學等基于分子力場的模擬計算重現性可能不如第一性原理計算，因此不保證兩次獨立的相同體系相同任務的模擬可以得到完全定量一致的結果，對此引發的分歧，我們不承擔任何責任）。

2. 請提供關于結構或者實驗條件盡可能詳細的信息。

比如材料中是否有缺陷，空位，是異質結，還是負載團簇模型等。如果不提供影響計算的關鍵信息，計算老師按著自己的理解去計算，由此導致的結果和費用，請客戶自行承擔。

3. 原始數據保存6個月。

由于超算平臺的數據吞吐量較大，因此原始數據我們無償為客戶保存6個月，超過6個月的原始數據將會被刪除，請客戶知曉。且在6個月內只提供原始數據，不再接受其他相關請求。

4. 嚴格按照計算方案約定計算。

除本方案約定內容之外，客戶如有其他特殊需求，請提前告知。如果需要補充計算可以補充下單。本著學術嚴謹的態度，我們無法接受“人為調一下結果”，“調下參數使之更靠近我的預期”此類要求，所有計算結果尊重原始結果數據，敬請客戶不要提出這種要求。如果客戶下單后，又提出此類要求，我們有權利退單，由此造成的機時浪費及經濟損失由客戶承擔。

5. 客戶如對計算結果有異議，可以申請復核。

復核僅僅檢查“計算方法是否存在錯誤”，“計算參數是否不合理”，“數據導入過程是否存在失誤”等問題，如果上述檢查均沒有問題，則認定計算結果不存在理論上的錯誤，這種情況下，不接受任何無償性質的計算測試以及重新計算要求，請客戶知曉！