中山大学李华山、王彪课题组开发 SEN 机器学习模型，高精度预测材料性能

By 超神经内容一览：了解全局晶体对称性并分析等变信息，对于预测材料性能至关重要，但现有的、基于卷积网络的算法尚且无法完全实现这些需求。针对于此，中山大学的李华山、王彪课题组，开发了一款名为 SEN 的机器学习模型，准确感知了固有晶体对称性和材料结构团簇之间的相互作用。关键词：材料性能预测 深度学习 MP 数据库作者 | 李宝珠编辑 | 三羊晶体对称性对于研究材料的物理性质、理解晶体结构、...