人工智能在材料研发中的应用，利用人工智能探究铝合金缓蚀剂的结构-性能关系

论如何相关数值越极低或线性相关为零）。

由此可知4 学术研究结果声称只有合计价键ADP质侄数与诱导可靠性有较好的相关性，其次是溶剂表km、溶剂体积和外环数。这声称，只能作为缓蚀剂的化学键在结构上的辨识是一个高度非线性的疑虑，线性回归是没有用的。

02 不尽相同方法学方式的对比

由此可知5 药物和非药物类群的四种不太可能结果。

（1）

（2）

（3）

对于类群任务，可靠性同义标考虑试验集的一般来说。感兴趣的一般来说（此处为缓蚀剂）称为亦然一般来说，而另一类非缓蚀剂称为负一般来说。两类缓蚀剂之间的联系如由此可知5所示，打之外四种不太可能的结果：（i）真无症状（TP），恰当类群的缓蚀剂；（ii）真形容词（TN），恰当类群的非自燃药物；（iii）误报（FP），被归属于为缓蚀剂的硝酸物，本来是非缓蚀剂；（iv）假形容词（FN），被归属于为非缓蚀剂但本来是缓蚀剂的硝酸物。公式1、2和3并不一定的连续性精确性、阈数值和选择性被用作类群的可靠性同义标。

由此可知6 （上由此可知）ML启发式分别学术研究两种镍在不尽相同pH必需下的由此可知表集的可靠性，（下由此可知）ML启发式学术研究同时打相关联两种镍在不尽相同pH必需

由此可知6学术研究结果声称大多数方式的选择性近90%，甚至来得佳。然而，高选择性（恰当辨识非药物的机率）不太可能是由于由此可知表之外非药物的存量较多。因此，在粗略估计上，他们的恰当辨识来得不太可能是偶然的。另一方面，阈数值是同义恰当类群真亦然药物的机率，这些药物的存量较少，并且也是较强劲本学术研究所关注必需（缓蚀）的硝酸物。在本学术研究里常用的由此可知表之外，只有10−20%的硝酸物的缓蚀可靠性高于50%（标记为缓蚀剂）；因此，80−90%的硝酸物的缓蚀可靠性等于或极低于50%（标记为非缓蚀剂）。因此，例如，如果某个特定启发式计算每种硝酸物都是非缓蚀剂，则其选择性将降至100%，但其可靠性仍然不令人满意，因为它很难恰当辨识任何缓蚀剂。因此，最重要的参数是连续性阈数值，由于由此可知表之外缓蚀剂和非缓蚀剂的存量不连续性，本学术研究里常用的阈数值与其他文献类似，50和阈数值是恰当辨识的真实缓蚀剂的比例。当考虑到在两种pH必需下对应于两种镍的四个统一由此可知表集的平均连续性阈数值时，启发式的可靠性顺序如下：类群规则并不一定错误代价的决策树近邻

为了为启发式的训练阶段收集来得多由此可知表，将对应于两种镍的四个侄由此可知表集（各102个实例）混在一个由此可知表之外，每个由此可知表集分别试验两个pH数值，合计打相关联408个由此可知表点。可执行此试验的目的是，如果成功，它将打开构建来得大由此可知表集的大门，其里打相关联对应于不尽相同镍、必需以及（期望的）不尽相同金属和的试验中试验。表1学术研究结果声称，特别是随机沼泽，较强劲连续性的精确性和82%的选择性，以及84%的阈数值，从来得复杂的由此可知表集（打之外其他环境因素和必需，例如不尽相同种类的金属和、药物沸点和自燃生态外环境种类）里辨识缓蚀剂有点非常令人鼓舞。

表1 在两种镍和pHs一齐可视化的情况下，对复合由此可知表集开展可靠性试验的阈数值、精确性和选择性，这三种方式较强劲最高的阈数值。

03 缓蚀剂的主要外观上

由此可知7 缓蚀剂的主要外观上

为了再进一步洞察划分药物和非药物的特性，拿到了整个举例来说由此可知表的平均数值。结果声称，缓蚀剂较强劲一个或两个酚外环，翻转键并不多或没有(大量翻转键不利于缓蚀)。它们的溶剂也来得强劲，有3到4个合计价键ADP质侄，并且较强劲来得有利于的二聚化韦伯能；

尽管二聚化熵也是有利于的，但药物和非药物的二聚化熵是不尽相同的。来得有利于的韦伯能和相似的二聚熵也声称了总能量项对合计价产生的重要性，这也与来得佳的诱导可靠性有关。

结论 利用方法学思考铝镍缓蚀剂的在结构上-可靠性联系

1、通过该学术研究透过了一种不所需用试验中方式称赞缓蚀剂的真实感，并且该学术研究发现，随机沼泽是最成功的方式。

2、对于四个统一的由此可知表集(AA2024和AA7075，在pH 4和pH 10下)，随机沼泽的平均比例为6、%，同时只能恰当辨识83%的药物。这声称在将来，分析由此可知表不仅打之外不尽相同种类的镍和pH，还不太可能打之外、他电解质必需，如自燃性阴离侄沸点、药物沸点，甚至金属和种类。

3、过渡到二聚熵和韦伯能作为维护膜产生流程里化学键间相互发挥作用的间接衡量同义标。

4、对药物和非药物可靠性的平均数值开展了粗略估计分析，声称药物较强劲一个或两个翻转键并不多或没有翻转键的酚外环。此外，大量的翻转键似乎阻、了缓蚀。药物的溶剂来得强劲，在结构上里有3到4个合计价键给体质侄，并且较强劲来得有利于的二、化韦伯能，尽管二聚化熵也很有利于，但药物和非药物的二聚化熵不尽相同，这声称二聚化总能量是维护机制的重要环境因素。

的有：J. Phys. Chem. C 2020, 124, 5624−5635.

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所见即 得，总能构建3D数学方法 通过组件和社会活动流技术，提高可视化可靠性 混SDH科学由此可知表基因组平台，提高由此可知表获取可靠性 停止使用生态外环境对各类启发式开展集成和元件 降极低AI数学方法常用门槛，数学方法与试验中的混来得密切 数学方法合计享，医学专家经验与知识结晶固化 加快研制出速度，降极低研制出成本。

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