这项研究用什么方法选择实验？
使用主动学习，基于先前结果选择实验，并与非自适应空间填充方法比较。
Decision-Focused Active Learning for Scale-Aware Critical-Materials Recovery
（翻译）面向决策的主动学习：规模感知的关键材料回收
资讯摘要
arXiv:2609.09413v1 Announce Type: new Abstract: Choosing a recovery process for scale-up requires connecting laboratory results with product requirements, process costs, and scale effects. We analyze records from Pacific Northwest National Laboratory's Computer Intelligence for Critical Element Reco
AI 摘要
该研究来自arXiv，探讨面向决策的主动学习在关键材料回收规模放大中的应用。作者分析太平洋西北国家实验室CICERO工作流记录，在含回收钕铁硼磁体数据的回顾性基准中，主动学习用16至24个实验找到最佳富集结果，而非自适应空间填充需48个实验。论文还分析钐钴磁体与油气采出水的条件权衡，并提出按预期降低下游贝叶斯风险选择实验批次，需前瞻性验证。
AI 问答
在NdFeB磁体基准中，主动学习达到最佳富集结果需要多少实验？
主动学习用16到24个实验（井）达到记录的富集最大值，而非自适应方法需要48个。
论文提出的实验批次选择标准是什么？
按候选批次在下游贝叶斯风险中的预期降低来选择，即在当前信念下使可用工艺决策的预期损失最小。
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