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公开or保密？计算化学遭遇“重现性危机”
计算机化学将科研工作者从繁重的实验中解脱出来，利用其强大的数据处理能力，帮助科研工作者更快地实现分子结构设计模拟、实验数据处理、合成路径设计等问题，在化学材料领域已经有十分广泛的应用。自2016年Alpha Go击败人类围棋世界冠军后，计算机化学领域中的机械学习也进入到大众视野。机器学习可以通过获得的实验数据来优化自身算法，使得可以实现对实验结果的准确预测，在化学材料领域有广阔的应用前景。由此可见，计算机化学在化学材料领域科研工作中占有越来越重要的地位。 但是，计算机化学现在面临着重现性危机。近…
