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本文探讨了利用机器学习和深度神经网络加速量子化学计算的方法。研究者提出了基于QM9数据集的量子哈密顿矩阵预测模型和PhysNet深度神经网络,这些模型显著提升了计算效率和准确性,具有广泛的分子设计和材料开发应用前景。

Laplacian-DFT: 一种用于神经网络势函数的药物类分子的通用量子化学数据集与基准

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-06-20T00:00:00Z
使用MolCalc在线工具轻松构建分子的3D结构

介绍了基于JSmol的在线服务MolCalc,可在浏览器中编辑3D分子结构并调用GAMESS进行简单的量子化学计算。用户可通过右键点击画图区域,在弹出的菜单里选择Console,然后输入write mol1.sdf或其他格式的文件来保存结构。同时介绍了DIY molecules服务,可将分子平面2D结构转换为3D结构。

使用MolCalc在线工具轻松构建分子的3D结构

伊藤•博文
伊藤•博文 · 2023-09-11T13:23:00Z
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