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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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Materials Map Integrating Experimental and Computational Data through Graph-Based Machine Learning for Enhanced Materials Discovery
要約 材料科学とデータサイエンスの統合から生じる材料情報学（MI）は、材料の発見 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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Leveraging Large Language Models to Address Data Scarcity in Machine Learning: Applications in Graphene Synthesis
要約 材料学習の機械学習は、特に社内の実験では、合成データを生成することは費用が … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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