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现路相关研究成果以Extendingmachinelearningbeyondinteratomicpotentialsforpredictingmolecularproperties为题发表在NatureReviewsChemistry上图5自旋极化电荷和总电子密度的机器学习预测©2022SpringerNature（a）一系列取代的硫代醛中硫原子上的原子电荷，径技术正如在ANI-1x数据集上训练的分子中原子网络（AIMNet）所预测的那样，径技术该网络由氟、硫和氯原子的分子增强。城镇处理厂节（d）分子中原子网络（AIMNet）体系结构的变体。

污水相关研究成果以Extendingmachinelearningbeyondinteratomicpotentialsforpredictingmolecularproperties为题发表在NatureReviewsChemistry上。【导读】化学作为在原子、碳实探讨分子水平上研究物质的组成、碳实探讨结构、性质、转化及其应用的基础自然科学，其源自生活和生产实践，并随着人类社会的进步而不断发展。

现路（c）HIP-NN变体用于学习不同的原子和分子性质。

（b）在应用元素铝（ANI-Al）电位后，径技术在24.5ps的冲击下，使用ANI模拟了铝体相的位错结构。作为一种替代方法，城镇处理厂节金属等离子体元在紫外、可见光和近紫外区域也表现出负折射。

(E)沿x(左)和y(右)方向的近场剖面;(F)在880~940cm−1范围内(灰色阴影区)，污水石墨烯/α-MoO3中入射(入射)角ϕ2与α-MoO3中入射(折射)角ϕ1的关系;  ©2023AAAS图3 栅级可调负折射。具体地说，碳实探讨该工作在石墨烯装饰的α-MoO3薄膜中看到了广角负折射极化激元。

现路这些结构中使用的超材料限制了它们强烈穿透细光的能力。为光学和热学的应用提供新机会，径技术例如红外超分辨率成像、纳米级热调控和增强灵敏度的化学传感器件等。