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Differentiable graph-structured models for inverse design of lattice materials
要約 タイトル: 格子状材料の逆設計のための微分可能グラフ構造モデル 要約: & … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG
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Predicting Density of States via Multi-modal Transformer
要約 【タイトル】マルチモーダルトランスフォーマーを用いた状態密度の予測 【要約 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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Equivariant Networks for Porous Crystalline Materials
要約 タイトル：Equiariant Networks for Porous C … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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Synthesis parameter effect detection using quantitative representations and high dimensional distribution distances
要約 【タイトル】量的表現と高次元分布距離を用いた合成パラメータ効果の検出方法 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, stat.ML
Synthesis parameter effect detection using quantitative representations and high dimensional distribution distances はコメントを受け付けていません
Neural networks trained on synthetically generated crystals can extract structural information from ICSD powder X-ray diffractograms
要約 機械学習技術を使用して、粉末 X 線回折図から結晶空間群などの構造情報を抽 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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Scalable Multi-Agent Lab Framework for Lab Optimization
要約 自律的な材料研究システムにより、科学者はより賢く失敗し、より速く学習し、研 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, cs.MA
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Geometric Deep Learning for Molecular Crystal Structure Prediction
要約 分子グラフの幾何学的深層学習のツールを使用して、分子の結晶構造のランク付け … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
Geometric Deep Learning for Molecular Crystal Structure Prediction はコメントを受け付けていません
Recent Advances and Applications of Machine Learning in Experimental Solid Mechanics: A Review
要約 何十年もの間、実験的固体力学は、天然および新規材料の機械的特性を特徴付け、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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Ewald-based Long-Range Message Passing for Molecular Graphs
要約 分子データからポテンシャル エネルギー面を学習するニューラル アーキテクチ … 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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Lifetime-configurable soft robots via photodegradable silicone elastomer composites
要約 超弾性を維持しながら、独自のライフサイクルを制御し、オンデマンドで分解でき … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.soft, cs.RO
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