cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ

Consistent machine learning for topology optimization with microstructure-dependent neural network material models

要約 積層造形法とトポロジーの最適化により、空間的に変化する材料の微細構造を制御 … 続きを読む

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Data-Driven Nonlinear Deformation Design of 3D-Printable Shells

要約 特定の機械的特性を備えた構造を設計および製造するには、設計パラメータと性能 … 続きを読む

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Latent Ewald summation for machine learning of long-range interactions

要約 機械学習の原子間ポテンシャル (MLIP) では、静電力や分散力などの長距 … 続きを読む

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Improved Uncertainty Estimation of Graph Neural Network Potentials Using Engineered Latent Space Distances

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、特に新材料発見のための緩 … 続きを読む

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Zeoformer: Coarse-Grained Periodic Graph Transformer for OSDA-Zeolite Affinity Prediction

要約 現在までに、国際ゼオライト協会構造委員会 (IZA-SC) は 255 種 … 続きを読む

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Zeoformer: Coarse-Grained Periodic Graph Transformer for OSDA-Zeolite Affinity Prediction

要約 現在までに、国際ゼオライト協会構造委員会 (IZA-SC) は 255 種 … 続きを読む

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Learning material synthesis-process-structure-property relationship by data fusion: Bayesian Coregionalization N-Dimensional Piecewise Function Learning

要約 自律的な材料研究ラボでは、多様なデータ ストリームを組み合わせてそこから学 … 続きを読む

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Inverse designing metamaterials with programmable nonlinear functional responses in graph space

要約 非線形曲線として表される、静的および動的刺激に対する材料の応答は、構造サポ … 続きを読む

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Autonomous, Self-driving Multi-Step Growth of Semiconductor Heterostructures Guided by Machine Learning

要約 半導体業界は、複雑な複数ステップのプロセスの迅速な最適化を可能にする閉ルー … 続きを読む

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

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

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