「cond-mat.mes-hall」カテゴリーアーカイブ

MAViS: Modular Autonomous Virtualization System for Two-Dimensional Semiconductor Quantum Dot Arrays

投稿日: 2024年11月20日 作成者: jarxiv

要約 ゲート定義の半導体量子ドットのアレイは、スケーラブルな量子プロセッサを構築 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.CV, cs.ET, cs.LG, quant-ph | コメントする

Deep Learning Accelerated Quantum Transport Simulations in Nanoelectronics: From Break Junctions to Field-Effect Transistors

投稿日: 2024年11月14日 作成者: jarxiv

要約 量子輸送計算はナノエレクトロニクスデバイスの理解と設計に不可欠ですが、精度 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG | Deep Learning Accelerated Quantum Transport Simulations in Nanoelectronics: From Break Junctions to Field-Effect Transistors はコメントを受け付けていません

Learning the rules of peptide self-assembly through data mining with large language models

投稿日: 2024年11月11日 作成者: jarxiv

要約 ペプチドは遍在する重要な生物学的に由来する分子であり、自己集合して幅広い構 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mes-hall, cond-mat.soft, cs.AI, cs.CL | Learning the rules of peptide self-assembly through data mining with large language models はコメントを受け付けていません

Ab Initio Structure Solutions from Nanocrystalline Powder Diffraction Data

投稿日: 2024年11月1日 作成者: jarxiv

要約 材料科学における主要な課題は、ナノメートルサイズの物体の構造を決定すること … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph | Ab Initio Structure Solutions from Nanocrystalline Powder Diffraction Data はコメントを受け付けていません

Rapid and Automated Alloy Design with Graph Neural Network-Powered LLM-Driven Multi-Agent Systems

投稿日: 2024年10月18日 作成者: jarxiv

要約 マルチエージェント AI モデルは、マルチモーダル データと原子シミュレー … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.MA | Rapid and Automated Alloy Design with Graph Neural Network-Powered LLM-Driven Multi-Agent Systems はコメントを受け付けていません

Extreme time extrapolation capabilities and thermodynamic consistency of physics-inspired Neural Networks for the 3D microstructure evolution of materials via Cahn-Hilliard flow

投稿日: 2024年10月17日 作成者: jarxiv

要約 畳み込み再帰型ニューラル ネットワーク (CRNN) は、カーン-ヒリアー … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph | Extreme time extrapolation capabilities and thermodynamic consistency of physics-inspired Neural Networks for the 3D microstructure evolution of materials via Cahn-Hilliard flow はコメントを受け付けていません

Neuromorphic Spintronics

投稿日: 2024年9月17日 作成者: jarxiv

要約 ニューロモーフィック スピントロニクスは、ニューロモーフィック コンピュー … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.other, cs.AI | Neuromorphic Spintronics はコメントを受け付けていません

Autonomous Bootstrapping of Quantum Dot Devices

投稿日: 2024年7月30日 作成者: jarxiv

要約 半導体量子ドット (QD) は、複数の異なる量子ビット実装のための有望なプ … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.ET, cs.LG, quant-ph | Autonomous Bootstrapping of Quantum Dot Devices はコメントを受け付けていません

Extreme time extrapolation capabilities and thermodynamic consistency of physics-inspired Neural Networks for the 3D microstructure evolution of materials

投稿日: 2024年7月30日 作成者: jarxiv

要約 畳み込み再帰型ニューラル ネットワーク (CRNN) は、カーン-ヒリアー … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph | Extreme time extrapolation capabilities and thermodynamic consistency of physics-inspired Neural Networks for the 3D microstructure evolution of materials はコメントを受け付けていません

Cephalo: Multi-Modal Vision-Language Models for Bio-Inspired Materials Analysis and Design

投稿日: 2024年7月16日 作成者: jarxiv

要約 Cephalo は、材料科学アプリケーション向けに設計された一連のマルチモ … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.CL, cs.CV, cs.LG | Cephalo: Multi-Modal Vision-Language Models for Bio-Inspired Materials Analysis and Design はコメントを受け付けていません