-
最近の投稿
- Enhancing Efficiency in Multidevice Federated Learning through Data Selection
- RadarTrack: Enhancing Ego-Vehicle Speed Estimation with Single-chip mmWave Radar
- HOPE: A Reinforcement Learning-based Hybrid Policy Path Planner for Diverse Parking Scenarios
- From Imitation to Exploration: End-to-end Autonomous Driving based on World Model
- LLM-Enabled In-Context Learning for Data Collection Scheduling in UAV-assisted Sensor Networks
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (36903) cs.CL (27936) cs.CV (42678) cs.HC (2822) cs.LG (41843) cs.RO (21845) cs.SY (3324) eess.IV (4979) eess.SY (3316) stat.ML (5475)
「cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ
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
Probabilistic Phase Labeling and Lattice Refinement for Autonomous Material Research
要約 X 線回折 (XRD) は、ハイスループット実験において材料の結晶構造を決 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI
Probabilistic Phase Labeling and Lattice Refinement for Autonomous Material Research はコメントを受け付けていません
Conditional Generative Models for Learning Stochastic Processes
要約 マルチモーダル分布を学習するためのフレームワークが提案されており、Cond … 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
Connectivity Optimized Nested Graph Networks for Crystal Structures
要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、材料科学や化学のさまざま … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, J.2, physics.chem-ph
Connectivity Optimized Nested Graph Networks for Crystal Structures はコメントを受け付けていません
Diffusion probabilistic models enhance variational autoencoder for crystal structure generative modeling
要約 結晶拡散変分オートエンコーダ(CDVAE)は、スコアマッチングを利用して、 … 続きを読む
カテゴリー: 68T07, cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph
Diffusion probabilistic models enhance variational autoencoder for crystal structure generative modeling はコメントを受け付けていません
CoRe Optimizer: An All-in-One Solution for Machine Learning
要約 最適化アルゴリズムとそのハイパーパラメータは、機械学習アプリケーションにお … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
CoRe Optimizer: An All-in-One Solution for Machine Learning はコメントを受け付けていません
Formulation Graphs for Mapping Structure-Composition of Battery Electrolytes to Device Performance
要約 配合などの新しい組み合わせ材料の発見と開発に関連する課題に対処するために、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
Formulation Graphs for Mapping Structure-Composition of Battery Electrolytes to Device Performance はコメントを受け付けていません
Comparing Forward and Inverse Design Paradigms: A Case Study on Refractory High-Entropy Alloys
要約 先端材料の迅速な設計は、科学的に非常に興味深いテーマです。 従来の材料設計 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
Comparing Forward and Inverse Design Paradigms: A Case Study on Refractory High-Entropy Alloys はコメントを受け付けていません
Inorganic synthesis-structure maps in zeolites with machine learning and crystallographic distances
要約 ゼオライトは、その用途、合成条件、および結果として得られる多形の多様性で知 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
Inorganic synthesis-structure maps in zeolites with machine learning and crystallographic distances はコメントを受け付けていません