Open Materials 2024 (OMat24) 是Meta发布的开源数据集,包含超过1.1亿个无机材料的密度泛函理论(DFT)计算数据,并配备了预训练的图神经网络模型EquiformerV2。该模型在材料的基态稳定性及形成能预测方面具有卓越表现,为新材料的发现和设计提供了高效工具。其核心功能包括大规模数据集支持、高效的材料属性预测以及在多个领域(如能源、环境、催化等)的实际应用潜力。
Liner.ai 是一款面向非专业程序员和数据科学家的机器学习工具,通过简单的点击操作即可训练模型,无需编写代码。该工具提供多种项目模板,涵盖图像、文本、音频和视频分类,以及对象检测和图像分割等任务。Liner.ai 支持在 CPU 上快速训练模型,并可在本地完成训练以保护数据隐私。此外,该工具还允许用户轻松地将模型导出到多个平台,适合初学者和专业人士使用。