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利用量子自然语言处理反向设计金属有机骨架
通过分析 150 个具有 10 个金属节点和 15 个有机配体的假设金属 - 有机框架（MOF）结构，我们比较了不同的 QNLP 模型来处理 MOF 数据集，确定了最有效的方法，并开发了适用于量子电路概率性质的多类别分类模型，展示了使用量子
PDFa month ago
利用 GPT-4V 进行网孔化学中的图像和数据挖掘
该研究展示了 GPT-4V 的卓越能力，在金属有机框架方面的搜索和数据获取方面尤其出色。通过自动将 346 篇学术文章转化为 6240 张图像，并运用 GPT-4V 进行自然语言提示分析，该方法在判断和解释关键图表（如氮吸附等温线、PXRD
PDF7 months ago
直接空气捕集中的吸附剂发现挑战和 2023 年开放数据集
新方法去除二氧化碳，直接空气捕获是一种新兴技术，金属有机框架被广泛研究作为可定制的吸附剂，利用机器学习的计算方法通过密度泛函理论计算的数据集提供重要基准，帮助鉴定二氧化碳捕获的有希望特性的金属有机框架。
PDF8 months ago
MOFDiff：金属 - 有机骨架设计的粗粒度扩散
提出了一种基于扩散模型的 CG-MOF 结构生成方法，结合模拟生成了有效且新颖的 MOF 结构，并应用于碳捕获材料的设计。
PDF9 months ago
材料科学知识图谱问答（KGQA4MAT）：为金属有机框架知识图谱（MOF-KG）开发自然语言接口
我们提出了一个全面的知识图谱问答材料科学（KGQA4MAT）的基准数据集，重点关注金属有机框架（MOFs）。通过整合结构化数据库和从文献中提取的知识，构建了金属有机框架知识图谱（MOF-KG）。为了提高专家查询 MOF-KG 的可访问性，我
PDF9 months ago
材料信息学变压器：一种用于可解释材料性质预测的语言模型
利用大型语言模型进行材料属性预测，通过引入模型 MatInFormer，在加工空间群信息的关键词化过程中学习晶体学语法，并通过任务特定数据进一步展示 MatInFormer 的适应性。通过注意力可视化，我们揭示了模型在属性预测过程中重点关注
PDF10 months ago
ChatMOF: 用于预测和生成金属有机框架的自主人工智能系统
ChatMOF 是一个自主的人工智能系统，利用大规模语言模型（gpt-3.5-turbo）来预测和生成金属 - 有机框架。研究探讨了在材料科学中使用大型语言模型的优点和限制，并展示了其对未来发展的变革潜力。
PDFa year ago
GPT-4 网状化学家用于 MOF 发现
本研究基于人 - AI 交互合作，整合了 AI 模型 GPT-4 到网状化学实验的迭代过程中，通过自然语言开发和操作实现。使用 GPT-4 提供的详细指导进行实验，与学徒提供实验结果反馈进行文本学习，从而实现像有经验的化学家那样的快速学习策
PDFa year ago
ChatGPT 化学助手用于文本挖掘和 MOF 合成预测
采用指令工程来指导 ChatGPT 在多样化的科学文献格式和风格中自动化地进行金属有机骨架合成条件的文本挖掘，该方法有效缓解了 ChatGPT 在科学领域中使用大型语言模型困难的问题，从而实现了令人印象深刻的准确性和精度。
PDFa year ago
GHP-MOFassemble：基于扩散建模、高通量筛选和分子动力学的合理发现大规模碳捕获的新型金属有机框架
使用生成式人工智能、图形建模、大规模分子动力学模拟和极端规模计算相结合的新方法，加速发现高 CO2 容量的金属有机框架结构。
PDFa year ago
KDD构建金属有机框架 (MOF-KG) 的开放型知识图谱：挑战与案例研究
利用知识图谱方法帮助金属有机骨架预测、发现和合成，主要围绕构建 MOF 知识图谱和利用该图谱发现新知识的挑战和案例研究展开。
PDF2 years ago
基于可解释的卷积神经网络的极少数据下 X 射线衍射光谱快速识别
本文报道了一种使用卷积神经网络 (CNN) 对金属 - 有机框架 (MOFs) 实验 X-ray 衍射谱进行快速识别的方法，并使用数据增强技术对模型进行训练，进而实现其自主分析数据，打开了使用不同物料的 XRD 谱进行识别的众多潜在应用的可
PDF5 years ago