提出了一种机器学习方法，用于预测过渡金属和合金表面复杂分子的吸附构型和能量。该方法将有助于研究复杂催化剂材料上的复杂反应网络，从而了解和提高催化剂的性能。
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参考文献
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额外的信息
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以下是对以下内容的总结:徐伟等。利用机器学习和物理启发的图形表示预测复杂吸附的结合基序。Nat。第一版。Sci．https://doi.org/10.1038/s43588-022-00280-7(2022)。
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机器学习揭示了复杂分子如何与催化剂表面结合。Nat计算机科学2， 477-478(2022)。https://doi.org/10.1038/s43588-022-00287-0
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DOI：https://doi.org/10.1038/s43588-022-00287-0
