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HoneyBee: Progressive Instruction Finetuning of Large Language Models for Materials Science
要約 私たちは、材料科学における信頼できるデータキュレーションのための命令ベース … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.CL
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Spline-based neural network interatomic potentials: blending classical and machine learning models
要約 機械学習 (ML) の原子間ポテンシャル (IP) は、トレーニング対象の … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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Searching for High-Value Molecules Using Reinforcement Learning and Transformers
要約 テキスト表現に対する強化学習 (RL) は、グラフを検索できる価値の高いポ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG
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Landscape-Sketch-Step: An AI/ML-Based Metaheuristic for Surrogate Optimization Problems
要約 このペーパーでは、コスト関数の広範な評価が高価であったり、アクセスできなか … 続きを読む
Differentiable graph-structured models for inverse design of lattice materials
要約 異なる環境条件に適応できる物理化学的特性を備えた設計された材料は、材料科学 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG
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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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Modeling Dislocation Dynamics Data Using Semantic Web Technologies
要約 材料科学および工学分野の研究は、材料の設計、合成、特性、および性能に焦点を … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.IR, cs.LG
Modeling Dislocation Dynamics Data Using Semantic Web Technologies はコメントを受け付けていません
Materials Informatics Transformer: A Language Model for Interpretable Materials Properties Prediction
要約 近年、自然言語処理、コンピュータ・ビジョン、分子モデリングなど様々な研究領 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
Materials Informatics Transformer: A Language Model for Interpretable Materials Properties Prediction はコメントを受け付けていません
WSTac: Interactive Surface Perception based on Whisker-Inspired and Self-Illuminated Vision-Based Tactile Sensor
要約 最新の視覚ベースの触覚センサー (VBTS) は、コスト効率の高いカメラを … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.RO, physics.optics
WSTac: Interactive Surface Perception based on Whisker-Inspired and Self-Illuminated Vision-Based Tactile Sensor はコメントを受け付けていません
Equivariant Networks for Porous Crystalline Materials
要約 多孔質結晶材料は、分子貯蔵、ガス分離、炭素吸着のためのソリューションの開発 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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