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为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能(如原子在元素周期表中的位置、积极电负性、摩尔体积等),以此将不同的材料区分开。文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、响应宣贯辅助多维材料表征、响应宣贯获取新材料设计方法等方面的重要作用,并表示新一代的计算机科学,会对材料科学产生变革性的作用。
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