基于2千种半导体材料的模拟光谱数据,MIT团队提出DefectNet,可解析6种共存的取代型缺陷
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物理信息机器学习新突破!新型GNN架构可对复杂多体动力系统进行准确预测,赋能机器人/航空航天/材料科学
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硅基造物主:AI 如何终结爱迪生式的科学,直接“逆推”物理世界
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戈登·贝尔奖最终选手利用NVIDIA超级计算机推动开放科学的边界
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NVIDIA加速计算推动材料发现的科学突破
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可持续人工智能背后的智慧
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MIT基于物理先验构建生成式AI模型,仅需单一光谱模态输入,达到实验相关性高达99%的跨模态光谱生成
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新材料研发提速!上交大团队开发新AI材料设计模型CGformer,融合全局注意力机制
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新的机器学习应用程序帮助研究人员预测化学属性
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机器人探头快速测量新材料的关键特性
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