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「cond-mat.mes-hall」カテゴリーアーカイブ
ForceGen: End-to-end de novo protein generation based on nonlinear mechanical unfolding responses using a protein language diffusion model
要約 自然は進化を通じて、メカノバイオロジーにおいて重要な役割を果たす優れた機械 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.CL, cs.LG, q-bio.BM
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Deep Kernel Methods Learn Better: From Cards to Process Optimization
要約 深層学習手法が分類タスクと回帰タスクを実行できるかどうかは、高次元のデータ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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Thermodynamic Computing via Autonomous Quantum Thermal Machines
要約 私たちは、自律的な量子熱マシンに基づいた古典計算のための物理ベースのモデル … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.stat-mech, cs.AI, cs.LG, quant-ph
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Identifying Pauli spin blockade using deep learning
要約 パウリスピンブロッケード（PSB）は、高温でもスピン量子ビットの初期化と読 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.LG, quant-ph
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カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.LG, quant-ph
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Machine-Learning-Assisted and Real-Time-Feedback-Controlled Growth of InAs/GaAs Quantum Dots
要約 自己組織化 InAs/GaAs 量子ドット (QD) は、QD レーザーや … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.LG, eess.IV
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Reliable machine learning potentials based on artificial neural network for graphene
要約 グラフェンは、機械的、熱的、電気的特性のユニークな組み合わせにより、最も研 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph
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Topological gap protocol based machine learning optimization of Majorana hybrid wires
要約 超伝導体とナノワイヤのハイブリッド構造におけるマヨラナ ゼロ モードは、ス … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.LG
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Automated extraction of capacitive coupling for quantum dot systems
要約 ゲート定義量子ドット (QD) は、量子コンピューティング プラットフォー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.CV, cs.LG, quant-ph
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