cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ

BAMBOO: a predictive and transferable machine learning force field framework for liquid electrolyte development

要約 機械学習力場 (MLFF) は固体や小分子に広く応用されているにもかかわら … 続きを読む

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要約 機械学習力場 (MLFF) は固体や小分子に広く応用されているにもかかわら … 続きを読む

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Multimodal Learning for Materials

要約 人工知能は計算材料科学を変革し、材料特性の予測を改善し、新しい材料の発見を … 続きを読む

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Heterogeneous Peridynamic Neural Operators: Discover Biotissue Constitutive Law and Microstructure From Digital Image Correlation Measurements

要約 人間の組織は高度に組織化された構造であり、特定のコラーゲン線維の配置が点ご … 続きを読む

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Accelerating Scientific Discovery with Generative Knowledge Extraction, Graph-Based Representation, and Multimodal Intelligent Graph Reasoning

要約 生成型人工知能 (AI) を活用して、1,000 件の科学論文からなるデー … 続きを読む

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Evaluation of GlassNet for physics-informed machine learning of glass stability and glass-forming ability

要約 ガラスは多くの現代アプリケーションの基礎を形成しており、将来の医療および環 … 続きを読む

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Crystalformer: Infinitely Connected Attention for Periodic Structure Encoding

要約 結晶構造から材料の物理的特性を予測することは、材料科学の基本的な問題です。 … 続きを読む

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Accurate Crystal Structure Prediction of New 2D Hybrid Organic Inorganic Perovskites

要約 低次元ハイブリッド有機無機ペロブスカイト (HOIP) は、光の吸収と発光 … 続きを読む

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Materials science in the era of large language models: a perspective

要約 大規模言語モデル (LLM) は、その優れた自然言語機能により大きな関心を … 続きを読む

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Cooperative data-driven modeling

要約 機械学におけるデータ駆動型モデリングは、最近の機械学習、特に人工ニューラル … 続きを読む

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