cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ

Neural Network Accelerated Process Design of Polycrystalline Microstructures

要約 タイトル:結晶粒マイクロ構造のニューラルネットワークによるプロセス設計の加 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CE, cs.LG | Neural Network Accelerated Process Design of Polycrystalline Microstructures はコメントを受け付けていません

Score-based denoising for atomic structure identification

要約 タイトル: 原子構造の識別のためのスコアベースの除去法 要約: &#821 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.atom-ph | Score-based denoising for atomic structure identification はコメントを受け付けていません

Stress and heat flux via automatic differentiation

要約 タイトル:自動微分による応力および熱流量 要約: – 機械学習 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph | Stress and heat flux via automatic differentiation はコメントを受け付けていません

NIMS-OS: An automation software to implement a closed loop between artificial intelligence and robotic experiments in materials science

要約 【タイトル】 材料科学における人工知能とロボット実験のクローズドループを実 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.RO | NIMS-OS: An automation software to implement a closed loop between artificial intelligence and robotic experiments in materials science はコメントを受け付けていません

Conditional Generative Models for Learning Stochastic Processes

要約 タイトル: Conditional Generative Models f … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, q-fin.CP, quant-ph | Conditional Generative Models for Learning Stochastic Processes はコメントを受け付けていません

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 | 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

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 | Predicting Density of States via Multi-modal Transformer はコメントを受け付けていません

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 | Equivariant Networks for Porous Crystalline Materials はコメントを受け付けていません

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 | Neural networks trained on synthetically generated crystals can extract structural information from ICSD powder X-ray diffractograms はコメントを受け付けていません