Pavlo O. Dral教授课题组近期在Frontiers in Physics上发布了一个具有量子耗散动力学数据集的数据库：QD3SET-1。

苏培峰教授课题组发展了用于含激发态的分子间相互作用体系的能量分解分析方法（GKS-EDA(TD)）。

本刊收集了各个领域的研究内容，包括新材料的设计、多体相互作用的学习、多尺度物理化学以及激发态物质现象的揭示。

应多方需求，‘Artificial Intelligence in Computational Chemistry’免费投稿日期将延长至9月30日截止！

为了更精确地描述分子势能面，我们在(p)KREG模型的公式中考虑了梯度信息。测试结果显示，(p)KREG模型的精度优于或等同于其它最新机器学习模型。此外，我们发现，同时学习能量和梯度对于构建势能面至关重要（仅学习能量或梯度无法满足需求）。