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neodymium magnet
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主动学习以更少的实验优化关键材料回收
研究人员开发了一种面向决策的主动学习方法，以优化关键材料（如钕磁铁中的材料）的回收。该方法应用于太平洋西北国家实验室CICERO工作流的数据，与传统方法相比，显著减少了实现最大富集所需的实验次数。主动学习策略旨在通过智能选择后续实验来最小化预期损失，有望实现更高效、更具成本效益的材料回收过程。
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新的协同学习方法优化自主材料发现
研究人员开发了一种名为协同学习（Coactive learning）的自主材料发现新方法，该方法将成本敏感的贝叶斯假设判别与高斯过程贝叶斯优化相结合。该方法旨在自主实验室环境中有效识别最有希望的恢复路径以进行优化，同时考虑异构的实验成本。该方法在受太平洋西北国家实验室研究启发的合成基准测试中进行了评估，其性能与预言机路径参考和强基线相当，并成功避免了次优路径选择。