都不但充此工作中所应用的方法能够更好地理解Al-Mn合金中恢复和再结晶过程中依赖于取向形核和生长行为背后的物理机制

励志1. Nature子刊：原子间势的深度学习用于新材料开发来自美国加州大学圣地亚哥分校ShyuePingOng（王学彬）教授团队报告了基于具有三体相互作用的图形神经网络（M3GNet）的材料通用IAP。温度相关研究工作以Graphneuralnetworksformaterialsscienceandchemistry为题发表在CommunicationsMaterials上。

作者简要概述了材料计算建模方面的一些显著进展，个故并讨论了该领域的一些主要挑战和机遇。都不但充相关研究工作以Crystalgraphattentionnetworksforthepredictionofstablematerials为题发表在国际顶级期刊Science Advances上。研究成果以题为Auniversalgraphdeeplearninginteratomicpotentialfortheperiodictable发表在知名期刊NatureComputationalScience上，励志ChiChen博士为本文的一作兼通讯作者。

原文详情：温度NatureMaterials：温度通过计算发现和理解材料8. 未来自动化实验室的构建是什么样的？请看这篇综述近日，来自美国犹他大学的SterlingG.Baird和TaylorD.Sparks教授关于自动化实验室发表了评述性论文。引入了一个优化任务的想法，个故该任务花费不到100美元、个故一平方英尺的办公桌空间，完成了从购物车到第一次自动驾驶的过程，总共花费时间为一个小时。

原文详情：都不但充Nature子刊：都不但充原子间势的深度学习用于新材料开发2. CommunicationsMaterials:详解图神经网络在化学和材料科学中大展宏图2022年11月，德国卡尔斯鲁厄理工学院PascalFriederich团队综述了图神经网络（GNN）在化学和材料研究中成果和进展，为把握最新的AI4Sci的技术手段提供了一份详尽的内容宝典。

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