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A data driven approach to classify descriptors based on their efficiency in translating noisy trajectories into physically-relevant information
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
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
A data driven approach to classify descriptors based on their efficiency in translating noisy trajectories into physically-relevant information はコメントを受け付けていません
Reward driven workflows for unsupervised explainable analysis of phases and ferroic variants from atomically resolved imaging data
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
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.HC, cs.LG
Reward driven workflows for unsupervised explainable analysis of phases and ferroic variants from atomically resolved imaging data はコメントを受け付けていません
Deep learning robotics using self-supervised spatial differentiation drive autonomous contact-based semiconductor characterization
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
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, cs.RO
Deep learning robotics using self-supervised spatial differentiation drive autonomous contact-based semiconductor characterization はコメントを受け付けていません
AI-driven inverse design of materials: Past, present and future
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
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.supr-con, cs.AI
AI-driven inverse design of materials: Past, present and future はコメントを受け付けていません
UniMat: Unifying Materials Embeddings through Multi-modal Learning
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
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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Deep Learning Accelerated Quantum Transport Simulations in Nanoelectronics: From Break Junctions to Field-Effect Transistors
要約 量子輸送計算はナノエレクトロニクスデバイスの理解と設計に不可欠ですが、精度 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
Deep Learning Accelerated Quantum Transport Simulations in Nanoelectronics: From Break Junctions to Field-Effect Transistors はコメントを受け付けていません
A Universal Deep Learning Framework for Materials X-ray Absorption Spectra
要約 X 線吸収分光法 (XAS) は、吸収原子の局所的な化学環境を調査するため … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG
A Universal Deep Learning Framework for Materials X-ray Absorption Spectra はコメントを受け付けていません
Enabling Efficient Equivariant Operations in the Fourier Basis via Gaunt Tensor Products
要約 E(3) グループの等変ニューラル ネットワークの開発は、現実世界のアプリ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, math.GR, physics.chem-ph, q-bio.BM
Enabling Efficient Equivariant Operations in the Fourier Basis via Gaunt Tensor Products はコメントを受け付けていません
LLM4Mat-Bench: Benchmarking Large Language Models for Materials Property Prediction
要約 大規模言語モデル (LLM) は材料科学で使用されることが増えています。 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CL
LLM4Mat-Bench: Benchmarking Large Language Models for Materials Property Prediction はコメントを受け付けていません
Unleashing the power of novel conditional generative approaches for new materials discovery
要約 非常に長い間、新しい材料の設計に対するコンピューターによるアプローチは、候 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG
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