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XDecomposer
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新型自学习代理增强X射线衍射分析
研究人员开发了“干将”（Gan Jiang），一个专为粉末X射线衍射分析设计的自学习科学代理。该代理建立在XMatcher、XQueryer、XDecomposer和WPEM等现有工具生态系统之上，这些工具共同处理物相识别、分解和物理约束建模。干将通过从失败中学习、修改指令以及在不重新训练核心语言模型或物理模型的情况下验证更改，来增强分析能力。该代理在各种基准测试中表现出色，包括识别模拟和实验数据中的物相，以及比较催化剂中的原子构型。
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XDecomposer AI模型解析复杂的X射线衍射图谱
研究人员开发了XDecomposer，一个旨在应对分析多相X射线衍射（PXRD）图谱挑战的新框架。这种新方法可以在不需要预先知道相数或候选结构的情况下，解析复杂的晶相混合物。XDecomposer将问题视为一个集合预测任务，同时推断出组成相、它们的比例和结构表示。实验表明，在重构准确性和相识别方面取得了显著的改进，为PXRD分析提供了一种实用的数据驱动方法。