关注 | 能源互联网物理层的“热响应”与“冷思考”

关注1.鼻子干是狗狗病症的基本表现。

因此，互联通常将以三个类别来建立不同化学系统的输入特征，如图3所示。过去几十年中，网物研究者们已经开发了许多基于DFT的量子化学模拟程序并应用，例如VASP、CASTEP、QE等。

近日，理层相关论文以题为ADensity-functional-theory-basedandMachine-learning-acceleratedHybridMethodforIntricateSystemCatalysis发表于MaterialsReports:Energy。此外，思考在催化领域，机器学习过程经常使用特定的物理或化学特性，例如极限电位、吸附能、选择性、d带中心等。在催化领域，关注特征工程应满足几个要求：关注特征应该能够独立地描述系统的部分电子结构或原子结构，也应该有效描述活性位点周围的化学配位环境，同时应该可以通过很少的DFT计算或直接从可用的数据库查询中获得，此外它们应该在物理上直观以保证模型的鲁棒性。

随后，互联以双原子过渡金属酞菁（Pc）催化剂为例，文章介绍了我们的新型DFT-ML方法具体应用。网物图2.基于DFT和ML加速方法在复杂系统中催化应用的示意图。

随后简要概述了最流行的几种机器学习算法类型，理层并讨论了它们对不同目标的适用性，如图1所示。

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据预测，理层2017年不但会为变频市场的井喷式发展打下坚实基础，还将是变频市场破千万台级别的关键一年。但笔者认为，思考只有那些真正能带给用户便利的智能化才是真正的智能化。