cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ

A data driven approach to classify descriptors based on their efficiency in translating noisy trajectories into physically-relevant information

要約 多体力学システムの物理的複雑さを再構築することは困難な場合があります。 一 … 続きを読む

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Discovery of 2D Materials via Symmetry-Constrained Diffusion Model

要約 2D マテリアルの生成モデルは、マテリアル発見プロセスを加速する上で大きな … 続きを読む

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Feedback Regulated Opto-Mechanical Soft Robotic Actuators

要約 自然生物は、環境の刺激を感覚フィードバックに変換して身体を調節し、積極的な … 続きを読む

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Latent Ewald summation for machine learning of long-range interactions

要約 機械学習の原子間ポテンシャル (MLIP) では、静電力や分散力などの長距 … 続きを読む

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Machine Learning Co-pilot for Screening of Organic Molecular Additives for Perovskite Solar Cells

要約 機械学習 (ML) は、効果的な有機分子添加剤をスクリーニングするために平 … 続きを読む

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Deep Learning Based Superconductivity: Prediction and Experimental Tests

要約 新しい超電導材料の発見は材料科学における長年の課題であり、エネルギー、輸送 … 続きを読む

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Industrial-scale Prediction of Cement Clinker Phases using Machine Learning

要約 セメント生産量は 41 億トンを超え、年間 2.4 トンの CO2 を排出 … 続きを読む

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Adsorb-Agent: Autonomous Identification of Stable Adsorption Configurations via Large Language Model Agent

要約 吸着エネルギーは触媒反応における重要な反応性記述子であり、最適な触媒の効率 … 続きを読む

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Foundational Large Language Models for Materials Research

要約 材料の発見と開発は、地球規模の課題に対処するために重要です。 しかし、膨大 … 続きを読む

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Symmetry-Constrained Generation of Diverse Low-Bandgap Molecules with Monte Carlo Tree Search

要約 有機オプトエレクトロニクス材料は、その溶液加工性、機械的柔軟性、および調整 … 続きを読む

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