ALKPUは、モデルトレーニングのためにデータポイントを効率よく選ぶことで、分子動力学シミュレーションを改善します。
Haibo Li, Xingxing Wu, Liping Liu
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最先端の科学をわかりやすく解説
ALKPUは、モデルトレーニングのためにデータポイントを効率よく選ぶことで、分子動力学シミュレーションを改善します。
Haibo Li, Xingxing Wu, Liping Liu
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限られたデータで敵対的オートエンコーダーが機械学習モデルをどう向上させるかを発見しよう。
Dustin Enyeart, Guang Lin
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脂質膜が細胞の機能を守り、調整する方法を発見しよう。
Amaresh Sahu
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機械学習と流体力学を組み合わせると、シミュレーションの精度と効率が向上するよ。
Guillaume de Romémont, Florent Renac, Jorge Nunez
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回転する表面の間にある流体の魅力的な挙動を探ってみよう。
Wenting Huang, Ying Sun, Xiaojing Xu
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ユニバーサルMLIPが材料特性の予測をどう改善するかを発見しよう。
Antoine Loew, Dewen Sun, Hai-Chen Wang
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新しい活性化関数は、複雑な物理問題を解決するためのニューラルネットワークを強化するんだ。
Vasiliy A. Es'kin, Alexey O. Malkhanov, Mikhail E. Smorkalov
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