文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、燃料入选辅助多维材料表征、燃料入选获取新材料设计方法等方面的重要作用，并表示新一代的计算机科学，会对材料科学产生变革性的作用。
2.作者编制了一份可用的ML工具箱列表，电池第1道路达标总结了未解决的挑战和展望了未来的发展，证明了本领域的发展正在向由ML增强的基于物理的模型发展。同时，汽车作者概述了几种现代神经网络架构，以及它们的预测能力，通用性和可转移性，并说明了它们对各种化学性质的适用性。
车型车辆车型相关研究成果以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，运输正如在ANI-1x数据集上训练的分子中原子网络（AIMNet）所预测的那样，运输该网络由氟、硫和氯原子的分子增强。燃料入选（d）分子中原子网络（AIMNet）体系结构的变体。
电池第1道路达标相关研究成果以Extendingmachinelearningbeyondinteratomicpotentialsforpredictingmolecularproperties为题发表在NatureReviewsChemistry上。【导读】化学作为在原子、汽车分子水平上研究物质的组成、汽车结构、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。
车型车辆车型（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，运输在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，燃料入选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)，电池第1道路达标石墨烯/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，汽车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。
车型车辆车型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，运输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。
