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变电标采相关研究成果以Extendingmachinelearningbeyondinteratomicpotentialsforpredictingmolecularproperties为题发表在NatureReviewsChemistry上图5自旋极化电荷和总电子密度的机器学习预测©2022SpringerNature（a）一系列取代的硫代醛中硫原子上的原子电荷，次新正如在ANI-1x数据集上训练的分子中原子网络（AIMNet）所预测的那样，次新该网络由氟、硫和氯原子的分子增强。增招（d）分子中原子网络（AIMNet）体系结构的变体。

国家购相关研究成果以Extendingmachinelearningbeyondinteratomicpotentialsforpredictingmolecularproperties为题发表在NatureReviewsChemistry上。【导读】化学作为在原子、电网电项第分子水平上研究物质的组成、电网电项第结构、性质、转化及其应用的基础自然科学，其源自生活和生产实践，并随着人类社会的进步而不断发展。

输变设备（c）HIP-NN变体用于学习不同的原子和分子性质。

（b）在应用元素铝（ANI-Al）电位后，变电标采在24.5ps的冲击下，使用ANI模拟了铝体相的位错结构。作为一种替代方法，次新金属等离子体元在紫外、可见光和近紫外区域也表现出负折射。

(E)沿x(左)和y(右)方向的近场剖面;(F)在880~940cm−1范围内(灰色阴影区)，增招石墨烯/α-MoO3中入射(入射)角ϕ2与α-MoO3中入射(折射)角ϕ1的关系;  ©2023AAAS图3 栅级可调负折射。具体地说，国家购该工作在石墨烯装饰的α-MoO3薄膜中看到了广角负折射极化激元。

电网电项第这些结构中使用的超材料限制了它们强烈穿透细光的能力。为光学和热学的应用提供新机会，输变设备例如红外超分辨率成像、纳米级热调控和增强灵敏度的化学传感器件等。