CGCNN

各种尺寸、形状都适用，图卷积神经网络探索金属纳米粒子的电化学稳定性

编辑 | 绿萝表面普尔贝图（Pourbaix diagram），也称电位-pH 图，对于了解纳米材料的电化学稳定性至关重要。然而，其基于密度泛函理论的构建对于真实规模的系统（例如几个纳米级纳米粒子）来说过于昂贵。在此，为了加速吸附能的准确预测，来自韩国科学技术院（KAIST）和韩国科学技术研究院（KIST）的研究团队开发了一种键型嵌入式晶体图卷积神经网络（Bond-type Embedded Crystal Graph Convolutional Neural Network，BE-CGCNN）模型，该模型对四种

5/31/2023 2:13:00 PM

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