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【背景介绍】近年来,被风大量的训练数据、高性能的计算能力和先进的深度学习算法促进了人工智能AI的广泛应用,在材料研究当中也是如此。其中的扩展阶段,险预通过策略网络和符号系统的共同筛选,探索出相应的前体B和C(图3b)。传统密度泛函计算(DFT)使用原子组成和晶体结构求解电子结构,欠电从而计算电导率等物理性质,欠电该过程不需要样本的实验值,而机器学习中的监督学习需要这些实验值作为标记数据,和对应的组分结构共同组成训练集,使模型学习到性质和组分结构之间的对应关系。
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(b)在160℃(左)和180℃(右)两种温度下,欠电ln{[COOH]0/[COOH]}与酯交换反应时间的函数关系。网价万但这些策略大多数都需要特定功能化的PEG单体和繁琐的多步合成。
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