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KDD利用多模式先验的 VAE - 回归进行材料微结构设计
我们提出了一种基于变分自编码器 (VAE) 的模型，用于构建前向和逆向的结构 - 性质联系，这是计算材料科学中至关重要的问题。我们的模型通过一个双层先验条件于回归变量来系统地结合 VAE 和回归模型。回归损失与变分自编码器的重构损失一起进行
PDF4 months ago
GPT-4 作为研究人员和计算软件之间的接口：提高可用性和可重复性
GPT-4 在计算材料科学中应用可以解决科学软件采用自定义输入语言的挑战以及由于描述模拟方法不足导致的研究结果复现性差的问题，通过生成正确的输入文件和详细的计算任务描述，减少研究者常规任务、加速新用户培训并提高结果可复现性。
PDF9 months ago
一种全面而多功能的多模态深度学习方法，用于预测先进材料的多种性质
通过融合物理属性和化学数据，我们提出了一个多模态深度学习框架，用于预测一种 10 维丙烯酸聚合物复合材料的物理特性。该框架可以处理 18 维的复杂性，成功预测了 114,210 种成分条件下的 913,680 个物性数据点。我们提出了一个分
PDFa year ago
高通量聚合物分子动力学模拟原始数据分析自动化及共享云平台
本文介绍了一个基于云平台的系统，旨在通过共享原始数据和云端快速后处理来提取用户定义的新特性，以实现计算材料科学社区的数据共享和新见解。
PDF2 years ago