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    使用PyVibMS可视化分子和固体中的振动模式

    在日常的计算化学研究中,我们经常需要将计算得到的分子或者固体/晶体体系简谐振动通过动画的方式直观地呈现在屏幕上,从而可以清楚地知道在某个特定的振动模式下是哪些原子在运动。一方面,这种振动的可视化可以在实验测量得到了振动光谱(红外、拉曼)的情况下帮助我们借助理论计算对振动谱图进行指认;另一方面,在反应机理研究的过渡态计算中,通过对虚频振动的观察,我们可以很快知道计算得到的过渡态结构是否能把反应物、产物的结构串起来。 以最常用的量化计算程序高斯为例,与之配套使用的GaussView软件可以很轻松地对振动分析 (freq) 计算结果进行可视化。类似地,Q-Chem也有一个配套的IQmol程序(免费、开源)可以呈现Q-Chem的振动分析结果。此外,一些第三方的程序如Avogadro、MOLDEN等也可以对高斯程序的振动分析结果进行可视化。计算化学公社的社长sob老师曾经写过一个可以将ORCA的振动分析结果转换为高斯输出格式的工具(http://sobereva.com/498)以及一个可以在VMD程序中显示振动模式静态矢量的工具(http://sobereva.com/567)。

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    Nat. Comput. Sci. | 通过图神经网络快速评估有机分子在金属上的吸附能量

    今天为大家介绍的是一篇使用图神经网路快速评估有机分子在金属上的吸附能量的论文。在异质催化中进行建模需要对吸附在表面上的分子的能量进行广泛评估。这通常通过密度泛函理论来实现,但对于大型有机分子来说,这需要巨大的计算时间,从而损害了该方法的可行性。在这里,作者设计了GAME-Net,一种用于快速评估吸附能的图神经网络。GAME-Net在一个平衡的化学多样性数据集上进行训练,其中包含了具有不同官能团的C分子,包括N、O、S和C芳香环。该模型在测试集上的平均绝对误差为0.18电子伏,并且比密度泛函理论快了6个数量级。应用于生物质和塑料中,预测的吸附能误差为0.016电子伏每个原子。该框架为催化材料的快速筛选提供了可用工具,特别适用于传统方法无法模拟的系统。

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    Android逆向之旅—SO(ELF)文件格式详解–反编译so

    从今天开始我们正式开始Android的逆向之旅,关于逆向的相关知识,想必大家都不陌生了,逆向领域是一个充满挑战和神秘的领域。作为一名android开发者,每个人都想去探索这个领域,因为一旦你破解了别人的内容,成就感肯定爆棚,不过相反的是,我们不仅要研究破解之道,也要研究加密之道,因为加密和破解是相生相克的。但是我们在破解的过程中可能最头疼的是native层,也就是so文件的破解。所以我们先来详细了解一下so文件的内容下面就来看看我们今天所要介绍的内容。今天我们先来介绍一下elf文件的格式,因为我们知道Android中的so文件就是elf文件,所以需要了解so文件,必须先来了解一下elf文件的格式,对于如何详细了解一个elf文件,就是手动的写一个工具类来解析一个elf文件。

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