多伦多大学化学及计算机科学教授、加速联盟负责人Alán Aspuru-Guzik以为题进行主旨演讲。他介绍了人工智能在材料发现领域的演变，并指出，随着“材料基因组学”方法的发展，机器学习预测的实例化需求也在增加。Alán Aspuru-Guzik教授概述了不断增长的自我驱动实验室领域。他表示，SDLs是通过采用人工智能和自动化实验计划执行，来帮助加速科学发现或扩大规模的过程的系统。Alán Aspuru-Guzik教授以团队研究的新型有机发光材料的筛选工作为例，介绍了SDLs的基本要素与应用方向发展。“在多伦多大学，我们已经启动了加速联盟。这一举措最近获得了2亿加元的资金，用于加速化学、材料科学和生物技术的SDL。”他谈到。
2024年12月30日，当然还有不少可以吐槽地方，比如后排空间小，让很多人不买这车等等，蝉90空间大，但是跟同级别比起来优势又不明显，没有氛围灯，看起来不运动等等。
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哪怕是在南极
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