Abstract
Data-driven inverse design for inorganic functional materials is a rapidly emerging field, which aims to automatically design innovative materials with target properties and to enable property-to-structure material discovery.
Inverse design with deep generative models: next step in materials discovery
利用深度生成模型进行逆向设计：材料发现的下一步
阅读：1
| 期刊： | National Science Review | 影响因子： | 17.100 |
| 时间： | 2022 | 起止号： | 2022 Aug;9(8):nwac111 |
| doi： | 10.1093/nsr/nwac111 | ||
特别声明
1、本页面内容包含部分的内容是基于公开信息的合理引用；引用内容仅为补充信息，不代表本站立场。
2、若认为本页面引用内容涉及侵权，请及时与本站联系，我们将第一时间处理。
3、其他媒体/个人如需使用本页面原创内容，需注明“来源：[生知库]”并获得授权；使用引用内容的，需自行联系原作者获得许可。
4、投稿及合作请联系：info@biocloudy.com。