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AI 从电池文献中提取 13,740 个 XAS 光谱用于材料发现
研究人员开发了一个多模态文献挖掘流程，用于从电池文献中提取 X 射线吸收光谱 (XAS) 数据，使其可用于 AI 驱动的分析。该流程识别全文文章中的 XAS 图，数字化光谱曲线，并将其与相关元数据链接起来。该过程已生成一个包含 13,740 个 XAS 光谱的开放数据集，涵盖 66 种元素和各种电池化学成分，并经过专家验证确认其准确性。预计这一结构化数据资源将促进大规模 XAS 分析、跨实验室比较，并加速新材料的发现。
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代理式自动驾驶实验室通过优化实验加速科学发现
研究人员开发了一种代理式自动驾驶实验室（SDL），旨在通过解决实验验证过程中的瓶颈来加速科学发现。该系统采用先验感知代理式实验设计（DOE）循环，根据领域知识和过往结果智能选择信息性实验，从而减少达到目标所需的试验次数。此外，成本感知代理器可以从低成本测量预测高成本测量，决定执行高分辨率还是低分辨率测量以优化实验成本。这些集成组件旨在通过最小化实验轮数和每次实验的费用来加速SDL循环，并在生物学和材料科学领域进行了应用演示。
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中信证券：能源和材料商品将领涨下半年投资
中信证券的最新报告表明，能源和材料行业的商品，特别是那些具有供需催化剂推动价格上涨的商品，将成为下半年的主要投资焦点。地缘政治因素预计将利好石油、煤炭和电池金属，而央行的黄金购买可能会推高金价。由于供应限制和需求，工业金属和战略金属预计也将保持高位。