來源:廈門大學

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1成果簡介

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本文,清華大學航天航空學院李群仰、馮西橋教授課題組與清華大學機械工程系馬天寶副教授課題組合作在《Nature Materials》期刊發表題為「Domino-like stacking order switching in twisted monolayer–multilayer graphene」的論文,首次報道了扭轉單-多層石墨烯中同時存在兩種亞穩重構狀態,並發展了一套通過施加力學擾動實現兩種重構狀態之間可逆轉變的堆垛操控策略。該發現揭示了應變孤子網絡獨特的耦合變形機制對二維材料界面堆垛轉變及其傳播過程的重要貢獻,為理解扭轉范德華結構獨特的力學、物理性質,發展可控的堆垛操控方法提供了新思路。

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1成果簡介

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01
【導讀】

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機器學習已經廣泛應用於計算機視覺、自然語言處理、數據挖掘、機器人應用等諸多領域,在材料&化學領域也有越來越多的應用。材料人應邀聯合兩位講師共同開設機器學習課程,歡迎需要的同學報名or諮詢。
課程特點
1:課程總時長近20小時,另贈送8小時的Python錄播課程,總計近28小時。
2:課程注重實戰,內容新穎,包含了最新上線的VASP6.3版本的機器學習部分。

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【導讀】

環己酮肟是生產己內酰胺的關鍵前驅體,己內酰胺是一種用於合成聚酰胺尼龍6的商品化學品。預計到2024年,全球尼龍6的年產量將達到890萬噸,預計對環己酮肟的需求將同時增加。環己酮肟生產的傳統途徑包括環己酮與硫酸羥胺反應,產生硫酸銨(一種應用有限的低價值肥料)作為主要副產品。替代路線因需要持續保持低反應pH值或對所需產物的低選擇性而受到阻礙。過氧化氫(H2O2)具有較合適的氧化能力,而且其反應產物為水,非常適合作為一種環境友好的選擇性氧化劑應用於綠色化學合成。尼龍6單體環己酮肟的製備就是一個非常好的例子。相比傳統肟化工藝,EniChem證實利用H2O2為氧化劑,鈦硅分子篩催化H2O2氨氧化製備環己酮肟可以大幅度簡化生產工藝,在得到高轉化率和高選擇性的同時,極大減少低價值副產物和廢棄物的產生,使得整個生產過程更加綠色和經濟。目前全球年產超過600萬噸的環己酮肟中70%以上都使用過氧化氫氨氧化法製備。

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來自|知乎 作者|yearn
鏈接|https://zhuanlan.zhihu.com/p/475993261

這篇文章主要是Probabilistic Rule Learning Systems: A Survey這一文章的翻譯以及Reasoning with Transformer-based Models:Deep Learning, but Shallow Reasoning一文中的部分內容。以及自己的一些理解。首先會對規則學習簡單的進行介紹,對現有方法進行分類。然後從例子出發具體介紹規則學習的基礎概念以及各類方法。最後第二篇文章中有一些其他reasoning的例子,以及使用transformer做reasoning的工作目前的進展。

目 錄Probabilistic Rule Learning Systems: A Survey

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