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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
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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Bayesian Co-navigation: Dynamic Designing of the Materials Digital Twins via Active Learning
要約 科学の進歩は普遍的に、理論的洞察、モデリング、実験的発見の間の動的な相互作 … 続きを読む
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Information theory unifies atomistic machine learning, uncertainty quantification, and materials thermodynamics
要約 情報の正確な記述は、サンプリング方法、まれなイベントの検出、データセットの … 続きを読む
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Interpolation and differentiation of alchemical degrees of freedom in machine learning interatomic potentials
要約 機械学習原子間ポテンシャル (MLIP) は現代の原子シミュレーションの主 … 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
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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