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【背景介绍】近年来,牌选大量的训练数据、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,影t医养健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,响济从而计算电导率等物理性质,响济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。
研究领域包括高比能高安全电化学储能电池关键材料与技术、康品退役电池绿色资源化与再生利用。例如在有机逆向合成中,牌选蒙特卡洛树搜索通过选择、扩展、推广、更新四个阶段的迭代,搜索出可行的合成路线(图3a)。
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这些因素导致羧基和羟基难以达到精确的等配比,牌选导致了产物的低分子量(通常20kDa)。影t医养健相关成果以HighMolecularWeightBiodegradablePoly(ethyleneglycol)viaCarboxyl-EsterTransesterification发表于Macromolecules期刊上。
(b)在160℃(左)和180℃(右)两种温度下,响济ln{[COOH]0/[COOH]}与酯交换反应时间的函数关系。康品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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