基于主动学习的逆向设计功能材料工作流程InvDesFlow-AL
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内容提要
该研究提出了InvDesFlow-AL框架，通过主动学习优化材料生成，显著提高了晶体结构预测的准确性，均方根误差为0.0423 Å，提升幅度达到32.96%。该方法在识别超高转变温度的BCS超导体方面表现优异，展示了其在材料发现中的潜力。
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