-
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
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
Nano1D: An accurate Computer Vision model for segmentation and analysis of low-dimensional objects はコメントを受け付けていません
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
A physics-informed AI method for calculating melting points with uncertainty control and optimal sampling はコメントを受け付けていません
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
ChatGPT Chemistry Assistant for Text Mining and Prediction of MOF Synthesis はコメントを受け付けていません
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
Reliable machine learning potentials based on artificial neural network for graphene はコメントを受け付けていません
A Crystal-Specific Pre-Training Framework for Crystal Material Property Prediction
要約 結晶特性の予測は、新しい材料の開発において重要な側面です。 しかし、結晶の … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
A Crystal-Specific Pre-Training Framework for Crystal Material Property Prediction はコメントを受け付けていません
Representing and Learning Functions Invariant Under Crystallographic Groups
要約 結晶学的グループは、自然や科学で遭遇する結晶やその他の繰り返し構造の対称性 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, stat.ML
Representing and Learning Functions Invariant Under Crystallographic Groups はコメントを受け付けていません
A Crystal-Specific Pre-Training Framework for Crystal Material Property Prediction
要約 結晶特性の予測は、新しい材料の開発において重要な側面です。 しかし、結晶の … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
A Crystal-Specific Pre-Training Framework for Crystal Material Property Prediction はコメントを受け付けていません
Ewald-based Long-Range Message Passing for Molecular Graphs
要約 分子データから位置エネルギー面を学習するニューラル アーキテクチャは、近年 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
Ewald-based Long-Range Message Passing for Molecular Graphs はコメントを受け付けていません