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缺失数据 - 填补空白

当前挑战




  • 快速填补许用材料性能的空白，并探索不同应用的适用性
  • 更有信心去验证新的更便宜、更坚固、更轻质的材料，更优化的条件
  • 帮助解决日益缩减的材料测试预算限制问题
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解决方案: Total Materia Predictor

  • 填补可用数据的空白，以进行更精确的计算
  • 通过预测新材料的性能来选择机会
  • 通过降低材料测试成本节省资金
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步骤 1

搜索材料牌号以预测缺失的性能

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步骤 2

选择要用于预测性能的ML 模式

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步骤 3

选择参数，如温度范围、热处理和形式 - 预测！

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步骤 4

评估预测的统计健康度，如 MAPE、MAE 和 R 值

产品优势

无与伦比的通用性：

适用于 100K 材料
集成：

保存、管理和共享预测
质量和可靠性：

使用全球最大的数据集进行培训

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