-
最近の投稿
- RT-cache: Efficient Robot Trajectory Retrieval System
- Reach-Avoid-Stabilize Using Admissible Control Sets
- Solving Reach- and Stabilize-Avoid Problems Using Discounted Reachability
- A Novel 6-axis Force/Torque Sensor Using Inductance Sensors
- Deployable and Generalizable Motion Prediction: Taxonomy, Open Challenges and Future Directions
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (38110) cs.CL (28797) cs.CV (43686) cs.HC (2911) cs.LG (43032) cs.RO (22672) cs.SY (3480) eess.IV (5065) eess.SY (3472) stat.ML (5604)
「cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ
Machine learning interatomic potential can infer electrical response
要約 材料と化学システムの電界に対する反応をモデル化することは、長年の課題のまま … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
Machine learning interatomic potential can infer electrical response はコメントを受け付けていません
A Multi-Agent Framework Integrating Large Language Models and Generative AI for Accelerated Metamaterial Design
要約 卓越した機械的、電磁特性、熱特性で有名なメタマテリアルは、多様なアプリケー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.RO
A Multi-Agent Framework Integrating Large Language Models and Generative AI for Accelerated Metamaterial Design はコメントを受け付けていません
Kernel Learning Assisted Synthesis Condition Exploration for Ternary Spinel
要約 機械学習とハイスループットの実験により、組成の柔軟性を活用することにより、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
Kernel Learning Assisted Synthesis Condition Exploration for Ternary Spinel はコメントを受け付けていません
Uni-3DAR: Unified 3D Generation and Understanding via Autoregression on Compressed Spatial Tokens
要約 大規模な言語モデルとそのマルチモーダル拡張の最近の進歩は、自己回帰の次のト … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, q-bio.BM
Uni-3DAR: Unified 3D Generation and Understanding via Autoregression on Compressed Spatial Tokens はコメントを受け付けていません
Uni-3DAR: Unified 3D Generation and Understanding via Autoregression on Compressed Spatial Tokens
要約 大規模な言語モデルとそのマルチモーダル拡張の最近の進歩は、自己回帰の次のト … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, q-bio.BM
Uni-3DAR: Unified 3D Generation and Understanding via Autoregression on Compressed Spatial Tokens はコメントを受け付けていません
Enhancing the Scalability and Applicability of Kohn-Sham Hamiltonians for Molecular Systems
要約 密度官能理論（DFT）は、量子化学および材料科学の中で極めて重要な方法であ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph
Enhancing the Scalability and Applicability of Kohn-Sham Hamiltonians for Molecular Systems はコメントを受け付けていません
Accurate, transferable, and verifiable machine-learned interatomic potentials for layered materials
要約 ねじれた層状のヴァン・ダー・ワールズの素材は、しばしば、非ツイストの対応物 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
Accurate, transferable, and verifiable machine-learned interatomic potentials for layered materials はコメントを受け付けていません
Siamese Foundation Models for Crystal Structure Prediction
要約 組成から安定した結晶構造を生成することを目的とする結晶構造予測（CSP）は … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI
Siamese Foundation Models for Crystal Structure Prediction はコメントを受け付けていません
Understanding and Mitigating Distribution Shifts For Machine Learning Force Fields
要約 機械学習力フィールド（MLFF）は、高価なab initio量子機械分子シ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
Understanding and Mitigating Distribution Shifts For Machine Learning Force Fields はコメントを受け付けていません
Chemical reasoning in LLMs unlocks steerable synthesis planning and reaction mechanism elucidation
要約 機械学習アルゴリズムは特定の化学タスクに優れていることが示されていますが、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI
Chemical reasoning in LLMs unlocks steerable synthesis planning and reaction mechanism elucidation はコメントを受け付けていません