预计精度高达0.98,清华、深势科技等提出鉴于Transformer的MOF质料多功能预计框架
编辑 | X气体分离对于工业生产和环境保护至关重要,金属有机框架(MOF)由于其独特的机能而成为气体分离范畴一种有前途的质料。传统的模拟方法,如分子动力学,复杂且计算量要求高。虽然鉴于特征工程的机器进修方法表现更好,但由于标识数据有限,很容易出现过度拟合。此外,这些方法通常是针对单一恣意而设计的。为了应对这些挑战,由清华大学、加州大学、中山大学、苏州大学、深势科技和北京科学智能研究院(AI for…- 9
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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…- 11
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