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复旦团队提出Transformer生成的原子嵌入策略,可通过ML提高晶体特性的预测准确性

复旦大学研究人员开发了基于Transformer架构的CrystalTransformer模型,生成通用原子嵌入(ct-UAE),有效捕捉原子间复杂相互作用,显著提高了材料特性预测的准确性,尤其在钙钛矿数据库中表现突出,推动新型晶体材料的发现。

复旦团队提出Transformer生成的原子嵌入策略,可通过ML提高晶体特性的预测准确性

机器之心 机器之心 · 2025-02-14T08:47:09Z
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