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Miran Ha1, Saeed Pourasad1, Chang Woo Myung2,3,4
1Center for Superfunctional Materials, Department of Chemistry, Ulsan National Institute of Science and Technology, Ulsan 44919, Republic of Korea.
稀疏高斯过程回归 (SGPR) 能够以最小的数据进行准确的量子模拟,加速电池和太阳能电池的材料发现. 这种机器学习方法为复杂的化学系统提供了显著的加速度和不确定性量化.
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