按照这个发展路线，国加很多企业越来越风光，大有前途无量的阵势。
【引言】非晶硅的结构被广泛地认为是四面体连接的连续随机网络，氢站但其细节更为精细：缺陷环境，如三重悬挂键，以及中程有序度，都还未有定论。作者通过局域稳定性的定量描述，数量将最近邻结构和次近邻结构信息相结构。
预测(d)使用SOAP分析对两种长度尺度进行统一化描述。随着基于线性机器学习的势函数，国加可达到接近量子力学级别的精确度，材料模拟有望更加接近真实结果——特别是对于描述非晶固体来说。氢站图2：机器学习获得的非晶硅原子能量。
(e,f)经1011K/s快淬锁的结构的局域电子态密度，数量可以看出三键和五键的配位缺陷有着不同的电子指纹。预测【小结】文章呈现了基于机器学习技术如何从定量化学的视角给出非晶硅原子尺度的结构信息。
【成果简介】随着计算机模拟能力的不断发展提升，国加研究人员可以对非晶态材料逐步展开描述，国加但想要深入理解非晶态材料的精细原子结构，还需要发展新的方法。
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