耶夢加德居住在環(huán)繞中庭的大海之中,百貨它的身軀龐大到能繞整個中層世界一圈,百貨并用自己的嘴銜住自己的尾巴,所以也被稱為銜尾蛇,中庭之蛇,米德加爾德之蛇圖四、全部本模型預測的吸附能與DFT計算結(jié)果的比較(a)以碳為吸附終端的吸附物的模型預測吸附能和DFT計算結(jié)果的比較。(d~f)以碳、玩意氮和氧為吸附終端的吸附物在純金屬和納米團簇表面上的吸附能截距和幾何描述符的線性關系。

百貨50條,全部是實用的玩意兒(11.01)

百貨【小結(jié)】本研究提出了一種基于吸附物和基底本征性質(zhì)獲取小分子在固體表面上吸附能的方法。全部(f)以氧為吸附終端的吸附物在鈣鈦礦氧化物表面的吸附能和電子結(jié)構(gòu)描述符y的線性關系。

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該方法適用于描述以碳、玩意氮和氧為吸附終端的20種小分子在過渡金屬、玩意納米團簇、近表面合金和氧化物上的吸附,并能夠自動推導出已知的吸附能線性關系式,具有廣泛的適用性和堅實的物理化學基礎。

百貨【文獻鏈接】Determiningtheadsorptionenergiesofsmallmoleculeswiththeintrinsicpropertiesofadsorbatesandsubstrates(Nat.Commun.,2020,DOI:10.1038/s41467-020-14969-8)。隨后開發(fā)了回歸模型來預測銅基、全部鐵基和低溫轉(zhuǎn)變化合物等各種材料的Tc值,全部同樣取得了較好結(jié)果,利用AFLOW在線存儲庫中的材料數(shù)據(jù),他們進一步提高了這些模型的準確性。

目前,玩意機器學習在材料科學中已經(jīng)得到了一些進展,如進行材料結(jié)構(gòu)、相變及缺陷的分析[4-6]、輔助材料測試的表征[7-9]等。因此,百貨2018年1月,美國加州大學伯克利分校的J.C.Agar[7]等人設計了機器學習工作流程,幫助我們理解和設計鐵電材料。

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