cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ

Neuromorphic Spintronics

要約 ニューロモーフィック スピントロニクスは、ニューロモーフィック コンピュー … 続きを読む

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How to do impactful research in artificial intelligence for chemistry and materials science

要約 機械学習は科学の多くの分野に広く浸透しています。 化学と材料科学も例外では … 続きを読む

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Predicting and Accelerating Nanomaterials Synthesis Using Machine Learning Featurization

要約 材料の合成と加工の複雑な条件を解決するには、複数の特性評価モードから収集し … 続きを読む

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AI-accelerated discovery of high critical temperature superconductors

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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Learning local and semi-local density functionals from exact exchange-correlation potentials and energies

要約 正確な交換相関 (XC) 汎関数を見つけることは、依然として密度汎関数理論 … 続きを読む

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SciAgents: Automating scientific discovery through multi-agent intelligent graph reasoning

要約 人工知能における重要な課題は、新しい領域を探索し、複雑なパターンを特定し、 … 続きを読む

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Fine-tuning large language models for domain adaptation: Exploration of training strategies, scaling, model merging and synergistic capabilities

要約 材料科学や工学などの分野におけるドメイン アプリケーション向けの大規模言語 … 続きを読む

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Creating a Microstructure Latent Space with Rich Material Information for Multiphase Alloy Design

要約 複雑な微細構造は、多相合金の組成/加工-構造-特性 (CPSP) の関係の … 続きを読む

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

要約 最近の自律型ラボの出現は、ハイスループットスクリーニングや能動学習のアルゴ … 続きを読む

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Self-supervised learning for crystal property prediction via denoising

要約 結晶材料の特性を正確に予測することは、目的を絞った発見にとって極めて重要で … 続きを読む

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