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科学家应用外推ML格式加速发明新式催化剂
编辑 | 萝卜皮安排新式催化剂是解决许多能源和环境挑战的关键。尽管包括机械进修 (ML) 在内的数据科学格式有望加速催化剂的开发，通过机械进修格式很少发明真正新颖的催化剂，因为它最大的局限性是假设无法推断和识别特殊材料。北海道大学（Hokkaido University）的钻研职员展示了一种外推机械进修格式来开发新式多元素反向水煤气变换催化剂。应用 45 个催化剂作为初始数据点，并执行闭环发明系统…- 3
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各种尺寸、形态都适用，图卷积神经网络摸索金属纳米粒子的电化学稳定性
编辑 | 绿萝轮廓普尔贝图（Pourbaix diagram），也称电位-pH 图，对于了解纳米材料的电化学稳定性至关重要。然而，其鉴于密度泛函理论的建立对于实在规模的系统（例如几个纳米级纳米粒子）来说过于昂贵。在此，为了加速吸附能的精确展望，来自韩国科学技术院 （KAIST）和韩国科学技术钻研院（KIST）的钻研团队开发了一种键型嵌入式晶体图卷积神经网络（Bond-type Embedded C…- 10
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