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Diffusion probabilistic models enhance variational autoencoder for crystal structure generative modeling
要約 結晶拡散変分オートエンコーダ(CDVAE)は、スコアマッチングを利用して、 … 続きを読む
カテゴリー: 68T07, cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph
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CoRe Optimizer: An All-in-One Solution for Machine Learning
要約 最適化アルゴリズムとそのハイパーパラメータは、機械学習アプリケーションにお … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Formulation Graphs for Mapping Structure-Composition of Battery Electrolytes to Device Performance
要約 配合などの新しい組み合わせ材料の発見と開発に関連する課題に対処するために、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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Comparing Forward and Inverse Design Paradigms: A Case Study on Refractory High-Entropy Alloys
要約 先端材料の迅速な設計は、科学的に非常に興味深いテーマです。 従来の材料設計 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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Inorganic synthesis-structure maps in zeolites with machine learning and crystallographic distances
要約 ゼオライトは、その用途、合成条件、および結果として得られる多形の多様性で知 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
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ChatGPT Chemistry Assistant for Text Mining and Prediction of MOF Synthesis
要約 当社では、プロンプト エンジニアリングを使用して、科学文献のさまざまな形式 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CL, cs.IR, physics.chem-ph
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14 Examples of How LLMs Can Transform Materials Science and Chemistry: A Reflection on a Large Language Model Hackathon
要約 GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) は、多くの科学者の関心を集 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
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Deep Learning of Crystalline Defects from TEM images: A Solution for the Problem of ‘Never Enough Training Data’
要約 線状転位などの結晶欠陥は、多くの金属デバイスの性能と信頼性にとって重要な役 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CV
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Discovering Symbolic Laws Directly from Trajectories with Hamiltonian Graph Neural Networks
要約 物理システムの時間発展は、エネルギーや力などの抽象的な量に依存する微分方程 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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Machine Learning and Polymer Self-Consistent Field Theory in Two Spatial Dimensions
要約 ブロック共重合体のパラメータ空間の探索を加速するために、ディープラーニング … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CE, cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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