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广6月运行有关相关研究成果以Extendingmachinelearningbeyondinteratomicpotentialsforpredictingmolecularproperties为题发表在NatureReviewsChemistry上。原文详情：东起PRB：东起超越密度泛函理论的机器学习力场6. Nature子刊：机器学习助力化学家精准预测有机反应结果在此，韩国国际科学技术院化学与生物分子工程系YousungJung教授团队设计了一种广义反应模板（generalizedreactiontemplate,GRT），这是一种仅通过原子映射法描述反应前后原子构型局部变化，而没有特定原子类型或官能团信息的反应模板。
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此外，结算作者还强调了学习的分子表示类似于量子力学类似物，证明了模型捕获基础物理学的能力，以及讨论了ML模型如何描述非局部量子效应。原文详情：安排CommunicationsMaterials:详解图神经网络在化学和材料科学中大展宏图3. NatureEnergy：安排晶体图注意力网络用于预测稳定材料德国耶拿弗里德里希-席勒大学和欧洲理论光谱研究所SilvanaBotti教授团队开发了一个超越上述所有方法的用于预测稳定材料的模型，该模型基于组合物和通用结构原型来预测到凸包的距离，而不需要精确的晶体结构知识
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（G，货市H）将提取的斑马鱼心脏浸入以GOx为氧化酶的酒凝胶中的显微镜图像。结算（E）用金属电极集成的脑切片的显微镜图像。
