Ein neues Framework kombiniert DDD und maschinelles Lernen, um Metallverformung besser zu untersuchen.
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Fei Zhou
Eine neue Methode verbessert die Unsicherheitsabschätzung in atomistischen Simulationen mit Deep Learning.
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Erkunde, wie die Informationstheorie unser Wissen über das Verhalten von Materialien verbessert.
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Erforschen, wie konforme Symmetrie das Verhalten in quanten Gasen beeinflusst.
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Die Rolle von gefangenen Ionen in quantenbasierten Wärmekraftmaschinen und Kühlschränken erkunden.
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Ein neuer Ansatz verbessert das atomare Strukturmodellieren für die Materialwissenschaft.
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Neues Framework verbessert maschinelles Lernen mit minimalen Beispielen.
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Ein Blick auf einzigartige Materialien, die Strom an ihrer Oberfläche leiten.
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