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AI-Driven Discovery of High Performance Polymer Electrodes for Next-Generation Batteries
要約 電池での遷移グループ金属の使用には、リチウム、コバルト、ニッケルなどの重要 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.app-ph
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Agentic Deep Graph Reasoning Yields Self-Organizing Knowledge Networks
要約 その場で知識を繰り返し構造化および洗練するエージェントで自律的なグラフ拡張 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.CL, cs.LG
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Transformer-Enhanced Variational Autoencoder for Crystal Structure Prediction
要約 結晶構造は、材料の物理的および化学的特性を理解するための基礎を形成します。 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI
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DiffRenderGAN: Addressing Training Data Scarcity in Deep Segmentation Networks for Quantitative Nanomaterial Analysis through Differentiable Rendering and Generative Modelling
要約 ナノマテリアルは、サイズ、形状、表面の特性などのパラメーターによって支配さ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CV, cs.LG
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Open Materials Generation with Stochastic Interpolants
要約 新しい材料の発見は、技術の進歩を可能にするために不可欠である。新規材料を予 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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Towards Fast, Specialized Machine Learning Force Fields: Distilling Foundation Models via Energy Hessians
要約 基礎モデル（FM）パラダイムは、機械学習力フィールド（MLFF）を変換し、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph
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Foundational Large Language Models for Materials Research
要約 材料の発見と開発は、世界的な課題に対処するために重要です。 しかし、膨大な … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CL, cs.IR
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Enhanced Confocal Laser Scanning Microscopy with Adaptive Physics Informed Deep Autoencoders
要約 回折制限解像度、ノイズ、レーザー電力条件によるアンダーサンプリングなど、共 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CV, eess.IV
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Contrastive Language-Structure Pre-training Driven by Materials Science Literature
要約 構造と特性の関係を理解することは、材料の発見と開発において不可欠ではありま … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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Clinically Ready Magnetic Microrobots for Targeted Therapies
要約 薬物の全身投与は、多くの場合、オフターゲット効果を引き起こし、高度な治療の … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.RO, cs.SY, eess.SY, physics.app-ph, physics.bio-ph, physics.med-ph
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