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「cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ
Deep Learning of Crystalline Defects from TEM images: A Solution for the Problem of ‘Never Enough Training Data’
要約 線状転位などの結晶欠陥は、多くの金属デバイスの性能と信頼性にとって重要な役 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CV
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Discovering Symbolic Laws Directly from Trajectories with Hamiltonian Graph Neural Networks
要約 物理システムの時間発展は、エネルギーや力などの抽象的な量に依存する微分方程 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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Machine Learning and Polymer Self-Consistent Field Theory in Two Spatial Dimensions
要約 ブロック共重合体のパラメータ空間の探索を加速するために、ディープラーニング … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CE, cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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Extracting Accurate Materials Data from Research Papers with Conversational Language Models and Prompt Engineering
要約 研究論文からの手作業によるデータ抽出を、自然言語処理、言語モデル、そして最 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CL
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Nano1D: An accurate Computer Vision model for segmentation and analysis of low-dimensional objects
要約 顕微鏡画像は通常、定性的または手動で分析されますが、対象物の自律的な定量分 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CV, I.4.6
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Augmenting Control over Exploration Space in Molecular Dynamics Simulators to Streamline De Novo Analysis through Generative Control Policies
要約 この研究では、強化学習 (RL) を利用して分子動力学シミュレーション ( … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
Augmenting Control over Exploration Space in Molecular Dynamics Simulators to Streamline De Novo Analysis through Generative Control Policies はコメントを受け付けていません
A physics-informed AI method for calculating melting points with uncertainty control and optimal sampling
要約 NPT アンサンブルにおける共存シミュレーションに基づいて融点を自動的に計 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, physics.comp-ph
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From structure mining to unsupervised exploration of atomic octahedral networks
要約 原子中心配位八面体のネットワークは、無機およびハイブリッド固体材料で一般的 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CE, cs.LG, math.CO
From structure mining to unsupervised exploration of atomic octahedral networks はコメントを受け付けていません
ChatGPT Chemistry Assistant for Text Mining and Prediction of MOF Synthesis
要約 当社では、プロンプト エンジニアリングを使用して、科学文献のさまざまな形式 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CL, cs.IR, physics.chem-ph
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Reliable machine learning potentials based on artificial neural network for graphene
要約 グラフェンは、機械的、熱的、電気的特性のユニークな組み合わせにより、最も研 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph
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