材料科学数据库与数据集：机器学习材料属性资源指南

资源摘要信息:"材料科学的数据资源集合包含了多个数据库和数据集，这些资源可帮助研究人员和学生在材料科学领域应用机器学习技术。该集合覆盖了包括物理、化学、机械属性在内的各种材料属性，并提供了包括在线和离线资源在内的广泛材料数据。此外，还包括了旨在教育机器学习技术的玩具数据集，以及涵盖聚合物、无机材料、金属材料和计算电子结构等领域相关的数据集和出版物。 材料科学数据库的组成如下： 1. **数据库名称** - 描述了该数据库所包含的材料类别及其属性数据。 2. **相变温度** - 提供了材料如熔化、固相线、固溶线等相变温度的数据。 3. **晶格参数** - 包含了材料晶格的尺寸和对称性的信息。 4. **热膨胀** - 收集了各种材料在温度变化时体积或长度的扩展数据。 5. **弹性常数** - 记录了材料对形变的抵抗力，是评估其机械性能的重要参数。 6. **扩散系数和组成曲线** - 提供了不同材料中元素扩散速率及其与材料组成关系的数据。 7. **聚合物** - 聚合物数据库集中于这类有机材料的属性，如玻璃转变温度、热稳定性、力学性能等。 8. **无机材料** - 包括陶瓷、玻璃、矿物等无机材料的数据，重点在热性能和电性能等。 9. **金属材料** - 集中于金属材料的力学性能，如屈服强度、硬度、疲劳极限等。 10. **计算电子结构** - 提供了用于模拟和理解材料电子行为的理论数据，为材料设计和性能预测提供支持。 11. **经典力场数据** - 力场方法是分子动力学模拟中常用的计算方法，这类数据库提供了相关力场参数。 12. **密度泛函理论数据** - 包含了基于量子力学密度泛函理论计算得到的材料电子结构和性质数据。 13. **机器学习计算的材料数据** - 这类数据库专注于将机器学习技术应用于材料科学，提供了训练机器学习模型所需的数据。 该集合中的书籍和手册为研究人员提供了理论和实践方面的参考资料，涵盖了材料科学的各个方面。最后，为了教育目的，研究人员还共享了两个专门用于机器学习应用的玩具数据集。 综上所述，这些资源不仅为机器学习在材料科学中的应用提供了丰富的数据支持，同时也为研究者和学生提供了系统学习和深入探索材料科学的机会。通过这些数据库和数据集，研究人员可以更有效地进行材料设计、性能预测和新应用探索，加快新材料的开发进程。"