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从零开始可靠地设计功能性抗体一直是一项艰巨的挑战，这需要对数千甚至数百万个设计进行大规模的实验筛选才能可靠地找到目标。
大幅降低成本，耶鲁大学提出MBGF-Net，预测分子基态、激发态特性
量子多体方法为计算分子和材料的电子特性提供了系统的途径，但高昂的计算成本限制了其在大规模应用中的应用。由于多电子波函数的复杂性，能够捕捉基本多体物理的机器学习模型仍然有限。
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编辑丨%人类专注于物体的含义，而人工智能则专注于视觉特征。在过去的许多研究中，比较人类和 AI 中的表征的工作都依赖于全局标量度量来量化它们的一致性。但若无明确的假设