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CO2/N2 mixture sequestration in depleted natural gas hydrate reservoirs
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新框架PolyLatentFlow利用LlamaUni表示推进聚合物生成
研究人员开发了PolyLatentFlow，一个在潜在空间中使用连续时间流匹配生成具有特定性质聚合物的新框架。该框架与LlamaUni多模态表示相结合，在无条件和有条件聚合物生成方面均表现出强劲性能。PolyLatentFlow与LlamaUni结合，产生了高产率的新颖且多样化的聚合物候选物，根据玻璃化转变温度（$T_g$）等目标有效转移了性质分布，并在多性质任务中显示出优越的有效性和与标记聚合物的结构接近性。该研究强调了分子表示作为…
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LLM代理加速新型MOF设计用于气体分离
研究人员开发了LEMO Agent，一个大型语言模型代理，旨在加速金属有机框架（MOFs）用于气体分离的逆向设计。该框架使用一个闭环系统，结合了基于语言的候选生成与MOFid标准化、有效性检查、属性预测和记忆功能。与现有方法相比，LEMO Agent在识别用于CH4/N2和CO2/N2分离任务的MOFs方面表现出更高的性能和多样性，选定的候选对象将接受进一步的模拟和实验验证。