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PolyCL：通过显式和隐式增强进行聚合物表示学习的对比学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种使用机器学习方法加速计算大域上长时间尺度下的块聚合物形态演化的方法。该方法利用粒子模拟直接学习随机驱动的缺陷消除过程，通过引入物理概念和数据增强引入对称性，可用于可视化时空演化和研究不同形态限制下的缺陷密度及其演化。
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关键要点
- 使用机器学习方法加速块聚合物形态演化的计算。
- 分离粗粒化颗粒演化的特征时间和介观尺度上的缓慢形态演化。
- 利用粒子模拟直接学习随机驱动的缺陷消除过程。
- 采用支持不同边界条件的UNet架构，允许任意形状的周期和固定基底边界条件。
- 通过损失函数引入物理概念，数据增强引入对称性。
- 有效性经三个不同的用例验证，可视化时空演化。
- 研究不同形态限制下的缺陷密度及其演化。
- 展示了后期形态对理解单个块内粒子扩散的重要性。
- 对微电子、电池材料和膜的定向自组装和材料设计具有重要意义。
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