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2025-07-11 06:51:00

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培训图2:机器学习获得的非晶硅原子能量。|售司运(a)冷却速率的尺度和相应所需的模拟时间。

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近日,营管英国剑桥大学的VolkerL.Deringer博士在AngewandteChemie上发表了题为QuantifyingChemicalStructureandMachine-LearnedAtomicEnergiesinAmorphousandLiquidSilicon的文章。欢迎大家到材料人宣传科技成果并对文献进行深入解读,理培投稿邮箱[email protected]。线上训班【图文导读】图1:使用熔融快淬模拟并基于机器学习得到量子力学精度的势函数得到的逐步有序化的非晶硅网络。

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文章描述了一个普适的、培训基于机器学习的局域结构和局域能量定量化方法,非晶硅模型中的所有单个原子都适用。|售司运投稿以及内容合作可加编辑微信:cailiaokefu。

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理培图3:液态硅及其快冷过程中演变为非晶态构型的机器学习化原子能量。为着一个冲动的念头,线上训班彼此许下承诺——我愿意。

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