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chemtrain: Learning Deep Potential Models via Automatic Differentiation and Statistical Physics
要約 ニューラル ネットワーク (NN) は、分子動力学の精度を向上させるための … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Force-Guided Bridge Matching for Full-Atom Time-Coarsened Dynamics of Peptides
要約 分子動力学 (MD) シミュレーションは、ほんの数例を挙げると、材料科学、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, q-bio.BM
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Latent Ewald summation for machine learning of long-range interactions
要約 機械学習の原子間ポテンシャル (MLIP) では、静電力や分散力などの長距 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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LipidBERT: A Lipid Language Model Pre-trained on METiS de novo Lipid Library
要約 この研究では、METiS の社内の de novo 脂質生成アルゴリズムと … 続きを読む
カテゴリー: cs.CL, physics.chem-ph, q-bio.BM
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Molecular Graph Representation Learning Integrating Large Language Models with Domain-specific Small Models
要約 分子特性の予測は創薬の重要な基盤です。 近年、事前トレーニングされた深層学 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
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NEAR: A Training-Free Pre-Estimator of Machine Learning Model Performance
要約 人工ニューラル ネットワークは、自然言語処理や画像認識など、さまざまな用途 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, physics.chem-ph, physics.data-an
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Accurate and efficient structure elucidation from routine one-dimensional NMR spectra using multitask machine learning
要約 分子構造を迅速に決定することで、多くの化学分野にわたるワークフローを大幅に … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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LipidBERT: A Lipid Language Model Pre-trained on METiS de novo Lipid Library
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カテゴリー: cs.CL, physics.chem-ph, q-bio.BM
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CREMP: Conformer-rotamer ensembles of macrocyclic peptides for machine learning
要約 大環状ペプチドの立体構造をモデル化するための計算および機械学習のアプローチ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
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Advancing Molecular Machine (Learned) Representations with Stereoelectronics-Infused Molecular Graphs
要約 分子表現は、物理世界を理解する上での基礎的な要素です。 その重要性は、化学 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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