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「physics.chem-ph」カテゴリーアーカイブ
Data-Error Scaling in Machine Learning on Natural Discrete Combinatorial Mutation-prone Sets: Case Studies on Peptides and Small Molecules
要約 私たちは、タンパク質や有機小分子など、突然変異を起こしやすい離散組み合わせ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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Material Property Prediction using Graphs based on Generically Complete Isometry Invariants
要約 構造特性仮説では、すべての材料の特性は基礎となる結晶構造によって決定される … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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FeNNol: an Efficient and Flexible Library for Building Force-field-enhanced Neural Network Potentials
要約 ニューラルネットワーク原子間ポテンシャル(NNP)は、複雑な分子系を正確に … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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FeNNol: an Efficient and Flexible Library for Building Force-field-enhanced Neural Network Potentials
要約 ニューラル ネットワークの原子間ポテンシャル (NNP) は、非経験的分子 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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Interpolation and differentiation of alchemical degrees of freedom in machine learning interatomic potentials
要約 機械学習原子間ポテンシャル (MLIP) は現代の原子シミュレーションの主 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
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TorchMD-Net 2.0: Fast Neural Network Potentials for Molecular Simulations
要約 分子シミュレーションにおける計算速度、予測精度、普遍的な適用性の間のバラン … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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MultiModal-Learning for Predicting Molecular Properties: A Framework Based on Image and Graph Structures
要約 薬物分子の特性を正確に予測する探求は、人工知能創薬 (AIDD) の分野に … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
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Information theory unifies atomistic machine learning, uncertainty quantification, and materials thermodynamics
要約 情報の正確な記述は、サンプリング方法、まれなイベントの検出、データセットの … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
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Interpolation and differentiation of alchemical degrees of freedom in machine learning interatomic potentials
要約 機械学習原子間ポテンシャル (MLIP) は現代の原子シミュレーションの主 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
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Leap: molecular synthesisability scoring with intermediates
要約 分子が合成できるかどうかを評価することは、創薬における主要なタスクです。 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
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