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arXiv cs.AI@Kasper Helverskov Petersen, François R J Cornet, Martin Ovesen, Mikkel Jordahn, Kristian S. Thygesen, Mikkel N. Schmidt
推荐理由：这篇论文用GotenNet做光学光谱预测，在1万个结构上比现有模型准不少，特别是0-8 eV区间，搞材料筛选的可以看看。
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6月18日
10:58
研究团队将等变图神经网络GotenNet应用于光学光谱预测，在包含10,533个结构的RPA级别光谱数据集上进行评估。该模型在0-8 eV能量范围内和静态实介电常数预测上显著超越现有最佳方法。结果表明等变几何特征能提升材料光学性质预测精度，对太阳能电池等光电器件的高通量筛选具有直接价值。
6月16日
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6月12日
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