-
最近の投稿
- FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Towards In-the-Wild Personalization
- Time-Optimized Safe Navigation in Unstructured Environments through Learning Based Depth Completion
- Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors
- Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
- DreamGen: Unlocking Generalization in Robot Learning through Video World Models
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39879) cs.CL (30187) cs.CV (45175) cs.HC (3051) cs.LG (44808) cs.RO (23879) cs.SY (3632) eess.IV (5170) eess.SY (3624) stat.ML (5830)
「cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ
Metal Oxide-based Gas Sensor Array for the VOCs Analysis in Complex Mixtures using Machine Learning
要約 呼気からの揮発性有機化合物 (VOC) の検出は、病気を非侵襲的に早期に検 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.app-ph
Metal Oxide-based Gas Sensor Array for the VOCs Analysis in Complex Mixtures using Machine Learning はコメントを受け付けていません
Universal Machine Learning Kohn-Sham Hamiltonian for Materials
要約 密度汎関数理論 (DFT) は、電子構造計算における一般的な計算アプローチ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, physics.comp-ph
Universal Machine Learning Kohn-Sham Hamiltonian for Materials はコメントを受け付けていません
Smooth, exact rotational symmetrization for deep learning on point clouds
要約 点群は 3D オブジェクトの多用途な表現であり、科学や工学で広く応用されて … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CV, cs.LG, physics.chem-ph
Smooth, exact rotational symmetrization for deep learning on point clouds はコメントを受け付けていません
LTAU-FF: Loss Trajectory Analysis for Uncertainty in Atomistic Force Fields
要約 モデル アンサンブルは、深層学習原子力場の予測不確実性を推定するためのシン … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
LTAU-FF: Loss Trajectory Analysis for Uncertainty in Atomistic Force Fields はコメントを受け付けていません
LLaMP: Large Language Model Made Powerful for High-fidelity Materials Knowledge Retrieval and Distillation
要約 大規模言語モデル (LLM) の幻覚を軽減することは、再現性が重要な科学分 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.CL
LLaMP: Large Language Model Made Powerful for High-fidelity Materials Knowledge Retrieval and Distillation はコメントを受け付けていません
MatterGen: a generative model for inorganic materials design
要約 望ましい特性を備えた機能性材料の設計は、エネルギー貯蔵、触媒、炭素回収など … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI
MatterGen: a generative model for inorganic materials design はコメントを受け付けていません
Digital Fingerprinting of Microstructures
要約 微細構造情報のフィンガープリンティングの効率的な手段を見つけることは、デー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CV, physics.comp-ph
Digital Fingerprinting of Microstructures はコメントを受け付けていません
Enabling Efficient Equivariant Operations in the Fourier Basis via Gaunt Tensor Products
要約 E(3) グループの等変ニューラル ネットワークの開発は、現実世界のアプリ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, math.GR, physics.chem-ph, q-bio.BM
Enabling Efficient Equivariant Operations in the Fourier Basis via Gaunt Tensor Products はコメントを受け付けていません
Peridynamic Neural Operators: A Data-Driven Nonlocal Constitutive Model for Complex Material Responses
要約 ニューラル演算子は、隠れた支配方程式の陰的な解演算子として機能し、現実世界 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
Peridynamic Neural Operators: A Data-Driven Nonlocal Constitutive Model for Complex Material Responses はコメントを受け付けていません
Pushing the Pareto front of band gap and permittivity: ML-guided search for dielectric materials
要約 高誘電率の材料は外部電場下で容易に分極するため、多くの現代の電子デバイスで … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph
Pushing the Pareto front of band gap and permittivity: ML-guided search for dielectric materials はコメントを受け付けていません