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TOOL · CL_280476 · Oct 5 · 04:00

机器学习模型利用电子密度预测分子光谱，准确性更高

研究人员开发了一种机器学习模型，该模型通过使用基态电子密度作为输入，而不是分子几何结构，来更准确地预测分子吸收光谱。这种基于密度的、受理论原理启发的模型，在验证集上达到了0.9926的相关性，显著优于基于几何结构的模型（0.9795）。该研究使用了来自QM7数据集的6874个分子的数据集，并通过线性响应时间相关密度泛函理论计算了光谱。