国网：输变电工程三维设计数字化移交费用标准（试行）

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近日，输变试行英国剑桥大学的VolkerL.Deringer博士在AngewandteChemie上发表了题为QuantifyingChemicalStructureandMachine-LearnedAtomicEnergiesinAmorphousandLiquidSilicon的文章。电工(b)经1014K/s快淬所得结构的原子能量直方图。

作者用这一方法对不同有序度的非晶硅系综进行分析，维设通过不同的能量稳定性区域将非晶硅的配位缺陷联系起来，维设这一方法也可以应用于局域能在发生玻璃化时出现明显转变的液态硅。该方法直接明了且应用成本较低，计数因此对于发展对液态和非晶态物质的定量化理解有着更为普遍的意义。字化(c)经1011K/s快淬所得更有序结构的原子能量直方图。

移交图3：液态硅及其快冷过程中演变为非晶态构型的机器学习化原子能量。此前的研究中，费用机器学习预测的原子能量被用作理解分子和晶体结构的稳定性和化学本质、费用加速结构优化，有关非晶态和液态物质的原子级稳定性及性质的相关信息更加缺乏，因此作者将这一分析方法迁移过来。

文章描述了一个普适的、标准基于机器学习的局域结构和局域能量定量化方法，非晶硅模型中的所有单个原子都适用。

(a)样品的局部结构示意图，国网红色代表具有悬挂键缺陷的高能原子，国网白色代表发生形变的四面体环境的原子，能量居中，蓝色代表处于更规整、低形变度的四面体环境的原子，能量最低。等猫咪顺利回到产窝后，输变试行我妈也没离开，反而指导着猫咪去咬断脐带，给小奶猫舔胎衣之类的。

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