【牛津大学ML算法实现10万高压非晶硅原子的模拟】来自牛津大学的 Volker Deringer 等人展示了模拟加压非晶硅的原子机器学习模型，成功解决了这一挑战，并捕获了实验中遇到的所有结构变化。这种计算方法可以为实验条件极富挑战性的材料预测建模开启全新的方式。自生物领域之后，材料领域也被人工智能攻陷了。

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【牛津大学ML算法实现10万高压非晶硅原子的模拟】来自牛津大学的 Volker Deringer 等人展示了模拟加压非晶硅的原子机器学习模型，成功解决了这一挑战，并捕获了实验中遇到的所有结构变化。这种计算方法可以为实验条件极富挑战性的材料预测建模开启全新的方式。自生物领域之后，材料领域也被人工智能攻陷了。

发布时间: 2021-01-07 14:08:11

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【牛津大学ML算法实现10万高压非晶硅原子的模拟】来自牛津大学的 Volker Deringer 等人展示了模拟加压非晶硅的原子机器学习模型，成功解决了这一挑战，并捕获了实验中遇到的所有结构变化。这种计算方法可以为实验条件极富挑战性的材料预测建模开启全新的方式。自生物领域之后，材料领域也被人工智能攻陷了。
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