Zobrazeno 1 - 10
of 21
pro vyhledávání: '"Cobelli, Matteo"'
Vector embeddings derived from large language models (LLMs) show promise in capturing latent information from the literature. Interestingly, these can be integrated into material embeddings, potentially useful for data-driven predictions of materials
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.11971
In the search for novel intermetallic ternary alloys, much of the effort goes into performing a large number of ab-initio calculations covering a wide range of compositions and structures. These are essential to build a reliable convex hull diagram.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2308.15907
The prediction of phase diagrams in the search for new phases is a complex and computationally intensive task. Density functional theory provides, in many situations, the desired accuracy, but its throughput becomes prohibitively limited as the numbe
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2303.16597
Publikováno v:
npj Comput Mater 9, 222 (2023)
In recent times, transformer networks have achieved state-of-the-art performance in a wide range of natural language processing tasks. Here we present a workflow based on the fine-tuning of BERT models for different downstream tasks, which results in
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2301.11689
We introduce a compact cluster expansion method, constructed over Jacobi and Legendre polynomials, to generate highly accurate and flexible machine-learning force fields. The constituent many-body contributions are separated, interpretable and adapta
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.10292
We introduce a translational and rotational invariant local representation for vector fields, which can be employed in the construction of machine-learning energy models of solids and molecules. This allows us to describe, on the same footing, the en
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2202.13773
Machine-learning generative methods for material design are constructed by representing a given chemical structure, either a solid or a molecule, over appropriate atomic features, generally called structural descriptors. These must be fully descripti
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.11591
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.