解读（c）在ANI-1x集的一部分上训练并应用于Drugbank集的HIP-NN模型的性能。
三、区域数据概览图1自动驾驶实验室演示(SDL-Demo)总结。引入了一个优化任务的想法，电力该任务花费不到100美元、电力一平方英尺的办公桌空间，完成了从购物车到第一次自动驾驶的过程，总共花费时间为一个小时。
微控制器(树莓派[RPi])向可调光的红、市场绿、蓝(RGB)发光二极管(LED)发送命令，以控制不同波长的亮度。解读©2022ElsevierInc.图3使用RPiPicoWH的SDL-Demo可选配件的材料清单。©2022ElsevierInc.四、区域未来展望该综述让每一位从事化学和材料信息学前瞻性研究的人员或学生至少有一个亲身实践SDL的实例。
电力论文详情：https://doi.org/10.1016/j.matt.2022.11.007。然后讨论了限制和设计考虑因素、市场扩展、任务复杂性以及硬件、软件和任务备选方案。
解读©2022ElsevierInc.图2使用RPiPicoWH组装SDL-Demo所需硬件的材料清单。
一、区域导读数据信息学在化学和材料科学的应用已导致许多计算和实验验证的发现，区域随着机器技术和先进优化算法可访问性的增加，实现自动化实验室(SDL)的材料发现(即材料加速平台[MAPs])已更进一步。材料结构组分表征目前在储能材料的常用结构组分表征中涉及到了XRD,NMR,XAS等先进的表征技术，电力此外目前的研究也越来越多的从非原位的表征向原位的表征进行过渡。
市场而机理研究则是考验科研工作者们的学术能力基础和科研经费的充裕程度。而目前的研究论文也越来越多地集中在纳米材料的研究上，解读并使用球差TEM等超高分辨率的电镜来表征纳米级尺寸的材料，解读通过高分辨率的电镜辅以EDX,EELS等元素分析的插件来分析测试，以此获得清晰的图像和数据并做分析处理。
目前材料的形貌表征已经是绝大多数材料科学研究的必备支撑数据，区域一个新颖且引人入胜的形貌电镜图也是发表高水平论文的不二法门。Fig.2In-situXRDanalysisoftheinteractionsduringcycling.（a）XRDintensityheatmapfrom4oto8.5oofa2.4mgcm–2cellsfirstcycledischargeat54mAg–1andchargeat187.5mAg–1,wheretriangles=Li2S,square=AQ,asterisk=sulfur,andcircle=potentiallypolysulfide2θ.(b)ThecorrespondingvoltageprofileduringtheinsituXRDcyclingexperiment.材料形貌表征在材料科学的研究领域中，电力常用的形貌表征主要包括了SEM，电力TEM，AFM等显微镜成像技术。
