电动力学与机器学习相结合，预测高温下的化学反应

算出开销很低的声子录入也是如此。LOOCV 的 MAE 和 RMSE 分别为 105 K 和 127 K，比纯 DFT 分析的数值小 50% 左右。除了大大提很低了分析技能之外，与 DFT 相对，GPR 仿真的另一个益处是它提供者的不确定性估计。

「愿景离我们越来越近了，」澳大利亚所大学建设工程与算出机科学学院副院长、投身于于耐腐蚀的塑料外观设计专家 Nick Birbilis 说。「在过去一个世纪里，本能的几乎精力和可用的资本都白花在了开发新我们日常应用于的塑料上——我们倚赖这些塑料来提供者驱动、滑行和娱乐。塑料开发新缓慢且开销很低昂，这使得建模成为愿景塑料外观设计的更为重要演进。为了让建模和人工智能发挥其潜力，仿真必须具机械系统性性和可解释性。这正是 Urban 和 Garrido Torres 的岗位所展示的。此外，这项岗位首次采用了全系统作法，通过很低级算法将一个网络连接建设工程API的水分子模拟通向。」

该制作组目前正致力于将该作法扩展其他与浓度系统性的塑料特点，例如溶解度、密度和液态，这些特点是外观设计无碳且由清洁电网马达的高镀层提炼瓷所即可的。

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