「cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ

From Text to Insight: Large Language Models for Materials Science Data Extraction

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 材料科学の知識の大部分は非構造化自然言語で存在しますが、革新的で体系的な材 … 続きを読む →

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InvDesFlow: An AI search engine to explore possible high-temperature superconductors

投稿日: 2024年12月3日 作成者: jarxiv

要約 新しい超伝導材料、特に高い臨界温度($T_c$)を示す材料の発見は、物性物 … 続きを読む →

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Graph Transformer Networks for Accurate Band Structure Prediction: An End-to-End Approach

投稿日: 2024年11月26日 作成者: jarxiv

要約 結晶構造から電子バンド構造を予測することは、材料科学における構造と特性の相 … 続きを読む →

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Persistent Homology for Structural Characterization in Disordered Systems

投稿日: 2024年11月25日 作成者: jarxiv

要約 我々は、無秩序なシステムにおけるローカル構造とグローバル構造の両方を特徴付 … 続きを読む →

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Persistent Homology for Structural Characterization in Disordered Systems

投稿日: 2024年11月22日 作成者: jarxiv

要約 我々は、無秩序なシステムにおけるローカル構造とグローバル構造の両方を特徴付 … 続きを読む →

カテゴリー: 55N31, 62R40, cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, I.3.5, math-ph, math.AT, math.MP | Persistent Homology for Structural Characterization in Disordered Systems はコメントを受け付けていません

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

投稿日: 2024年11月20日 作成者: jarxiv

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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Reward driven workflows for unsupervised explainable analysis of phases and ferroic variants from atomically resolved imaging data

投稿日: 2024年11月20日 作成者: jarxiv

要約 収差補正電子顕微鏡法の急速な進歩により、画像データから相、フェロイック変異 … 続きを読む →

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Deep learning robotics using self-supervised spatial differentiation drive autonomous contact-based semiconductor characterization

投稿日: 2024年11月18日 作成者: jarxiv

要約 自律的な接触ベースのロボット特性評価を自動運転ラボに統合することで、測定の … 続きを読む →

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AI-driven inverse design of materials: Past, present and future

投稿日: 2024年11月15日 作成者: jarxiv

要約 先端材料の発見は、人類の技術開発と進歩の基礎です。 材料の構造とそれに対応 … 続きを読む →

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UniMat: Unifying Materials Embeddings through Multi-modal Learning

投稿日: 2024年11月14日 作成者: jarxiv

要約 材料科学データセットは本質的に異質であり、特性評価スペクトル、原子構造、顕 … 続きを読む →

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