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带噪声的测量：用于共同优化噪声和属性发现的贝叶斯优化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
机器人技术和自动化加速了材料发现中的多变量问题解决。贝叶斯优化在目标函数未知时表现出色。本文提出HypBO方法，通过专家假设引导贝叶斯优化更快定位化学空间的有前途区域，自动筛选种子，增强模型数据，实现信息丰富的抽样。实验表明，专家假设显著提升了搜索效率。
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关键要点
- 机器人技术和自动化加速了材料发现中的多变量问题解决。
- 贝叶斯优化在目标函数未知时表现出色。
- 提出HypBO方法，通过专家假设引导贝叶斯优化更快定位化学空间的有前途区域。
- HypBO方法自动筛选种子，增强模型数据，实现信息丰富的抽样。
- 实验表明，专家假设显著提升了搜索效率。
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