DMR2D Workshop
DMR2D研讨会
基本信息
- 批准号:1853842
- 负责人:
- 金额:$ 2.85万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2018
- 资助国家:美国
- 起止时间:2018-11-15 至 2019-10-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This award is part of a larger initiative in the realm of 2 dimensional materials to envision and implement how data sciences can contribute to the development of this discipline to elucidate structure/processing/property correlations. At present, many materials problems of technological relevance suffer from lack of data frameworks. Indeed, lack of adequate frameworks to process, curate, and share complex raw data hinders progress in this field, ultimately not realizing the promise of 2 dimensional materials commercial technologies. In short, materials scientists are inundated with multi-dimensional data from many sources, both experimental and computational, and vast amounts of data are under-utilized, repeatedly acquired, or thrown out completely. purpose of this workshop is to provide students and postdocs with the adequate training to effectively build and use the needed framework towards sound data schemes and repositories in the realm of 2 dimensional materials. This meeting is the first training event for students and postdocs of the recently constituted NSF-2D Data Framework (2DDF), which will be complemented by further training, as well as PI meetings that will result in a data platform, developed by PIs in a bottom up fashion.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
该奖项是2维材料领域中更大的计划的一部分,以设想和实施数据科学如何为这一学科的发展做出贡献以阐明结构/处理/属性相关性。目前,许多技术相关性问题都缺乏数据框架。确实,缺乏足够的框架来处理,策划和共享复杂的原始数据阻碍了该领域的进步,最终并未意识到2维材料商业技术的希望。简而言之,材料科学家被来自许多来源的多维数据淹没,无论是实验性和计算,并且大量数据被未充分利用,反复获取或完全抛弃。本研讨会的目的是为学生和博士后提供足够的培训,以有效地建立和利用所需的框架,以在2维材料的领域中为声音数据方案和存储库。这次会议是针对最近构成的NSF-2D数据框架(2DDF)的学生和博士后的首次培训活动,该活动将通过进一步的培训以及PI会议进行补充,以及将导致PIS在PIS中开发的数据平台的PI会议。自下而上的时尚。该奖项反映了NSF的法定任务,并通过使用基金会的知识分子优点和更广泛的影响审查标准评估值得支持。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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