cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ

Machine learning Hubbard parameters with equivariant neural networks

要約 拡張ハバード汎関数 (DFT+$U$+$V$) を使用した密度汎関数理論は … 続きを読む

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Autonomous programmable microscopic electronic lablets optimized with digital control

要約 ラブレットは、アクチュエーターとセンサー微小電極を介して溶液中の界面動電現 … 続きを読む

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Cephalo: Multi-Modal Vision-Language Models for Bio-Inspired Materials Analysis and Design

要約 Cephalo は、材料科学アプリケーション向けに設計された一連のマルチモ … 続きを読む

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Autonomous programmable microscopic electronic lablets optimized with digital control

要約 ラブレットは、アクチュエーターとセンサー微小電極を介して溶液中の界面動電現 … 続きを読む

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AlabOS: A Python-based Reconfigurable Workflow Management Framework for Autonomous Laboratories

要約 最近の自律型研究室の出現と、ハイスループット スクリーニングおよびアクティ … 続きを読む

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Kinetics of orbital ordering in cooperative Jahn-Teller models: Machine-learning enabled large-scale simulations

要約 我々は、協調的なヤーンテラー (JT) システムの断熱力学のためのスケーラ … 続きを読む

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Optimal design of experiments in the context of machine-learning inter-atomic potentials: improving the efficiency and transferability of kernel based methods

要約 原子相互作用のデータ駆動型の機械学習 (ML) モデルは、多くの場合、原子 … 続きを読む

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Higher-Order Equivariant Neural Networks for Charge Density Prediction in Materials

要約 材料や分子の密度汎関数理論 (DFT) を使用した電子密度分布の計算は、そ … 続きを読む

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Uncertainty Quantification in Multivariable Regression for Material Property Prediction with Bayesian Neural Networks

要約 材料科学におけるデータ駆動型のアプローチや機械学習ベースの手法の使用が増え … 続きを読む

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Hybrid Quantum Graph Neural Network for Molecular Property Prediction

要約 材料設計のプロセスを加速するために、材料科学では、収集したデータから情報を … 続きを読む

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