-
最近の投稿
- Human2Robot: Learning Robot Actions from Paired Human-Robot Videos
- Co-MTP: A Cooperative Trajectory Prediction Framework with Multi-Temporal Fusion for Autonomous Driving
- Improving Monocular Visual-Inertial Initialization with Structureless Visual-Inertial Bundle Adjustment
- MetaSym: A Symplectic Meta-learning Framework for Physical Intelligence
- Phase-Independent Dynamic Movement Primitives With Applications to Human-Robot Co-manipulation and Time Optimal Planning
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (34175) cs.CL (25835) cs.CR (2628) cs.CV (40083) cs.LG (39169) cs.RO (19945) cs.SY (3034) eess.IV (4770) eess.SY (3028) stat.ML (5169)
「cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ
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
Searching for High-Value Molecules Using Reinforcement Learning and Transformers はコメントを受け付けていません
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
Differentiable graph-structured models for inverse design of lattice materials はコメントを受け付けていません
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
Deep Kernel Methods Learn Better: From Cards to Process Optimization はコメントを受け付けていません
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
Equivariant Networks for Porous Crystalline Materials はコメントを受け付けていません
MaScQA: A Question Answering Dataset for Investigating Materials Science Knowledge of Large Language Models
要約 材料文献からの情報抽出とテキスト理解は、材料発見の加速を可能にする網羅的な … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CL
MaScQA: A Question Answering Dataset for Investigating Materials Science Knowledge of Large Language Models はコメントを受け付けていません
Accelerated materials language processing enabled by GPT
要約 材料言語処理 (MLP) は、膨大な材料科学文献から構造化情報を抽出できる … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CL
Accelerated materials language processing enabled by GPT はコメントを受け付けていません