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人工智能方法极大加速了材料热性能的预测 (news.mit.edu)
麻省理工学院和其他机构的研究人员开发了一种新的机器学习框架，可以比其他基于人工智能的技术快1000倍的速度预测声子色散关系，且精度相当甚至更好。该方法可以帮助工程师设计更高效的发电系统和更快的微电子器件。
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