青海氢签约2011年获得第三世界科学院化学奖。

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原文详情：体化PRB：体化超越密度泛函理论的机器学习力场6. Nature子刊：机器学习助力化学家精准预测有机反应结果在此，韩国国际科学技术院化学与生物分子工程系YousungJung教授团队设计了一种广义反应模板（generalizedreactiontemplate,GRT），这是一种仅通过原子映射法描述反应前后原子构型局部变化，而没有特定原子类型或官能团信息的反应模板。最后，项目协议作者编制了一份可用的ML工具箱列表，总结了未解决的挑战和展望了未来的发展。总结的趋势表明，青海氢签约本领域的发展正在向由ML增强的基于物理的模型发展，其伴随着新方法的开发以及用户友好的ML化学框架正在快速增长。

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