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X-ray diffraction
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深度学习革新晶体结构预测与分析
研究人员开发了新的深度学习方法用于晶体结构预测和分析。其中一种方法 CrystalX 使用深度学习自动化常规的 X 射线衍射分析，其性能优于现有的自动化方法，甚至能识别同行评审出版物中的错误。另一种方法采用图神经网络进行组合优化，通过高效地分配原子来预测晶体结构，在与商业求解器的竞争中表现出竞争力。
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机器学习势难以预测二氧化硅玻璃结构
研究人员调查了机器学习势在准确预测二氧化硅玻璃中程有序性方面的局限性。利用中子和X射线衍射以及分子动力学，他们发现即使是包含长程相互作用的模型，在玻璃化后也难以复制实验上的非晶结构。短程和长程模型都表现出过度的有序和受限的网络柔性，这表明当前的方法对于无序二氧化硅的预测建模是必要的但不足够的。