Zobrazeno 1 - 10
of 30
pro vyhledávání: '"Scourtas, Aristana"'
Autor:
Jacobs, Ryan, Schultz, Lane E., Scourtas, Aristana, Schmidt, KJ, Price-Skelly, Owen, Engler, Will, Foster, Ian, Blaiszik, Ben, Voyles, Paul M., Morgan, Dane
One compelling vision of the future of materials discovery and design involves the use of machine learning (ML) models to predict materials properties and then rapidly find materials tailored for specific applications. However, realizing this vision
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.15650
Autor:
Jablonka, Kevin Maik, Ai, Qianxiang, Al-Feghali, Alexander, Badhwar, Shruti, Bocarsly, Joshua D., Bran, Andres M, Bringuier, Stefan, Brinson, L. Catherine, Choudhary, Kamal, Circi, Defne, Cox, Sam, de Jong, Wibe A., Evans, Matthew L., Gastellu, Nicolas, Genzling, Jerome, Gil, María Victoria, Gupta, Ankur K., Hong, Zhi, Imran, Alishba, Kruschwitz, Sabine, Labarre, Anne, Lála, Jakub, Liu, Tao, Ma, Steven, Majumdar, Sauradeep, Merz, Garrett W., Moitessier, Nicolas, Moubarak, Elias, Mouriño, Beatriz, Pelkie, Brenden, Pieler, Michael, Ramos, Mayk Caldas, Ranković, Bojana, Rodriques, Samuel G., Sanders, Jacob N., Schwaller, Philippe, Schwarting, Marcus, Shi, Jiale, Smit, Berend, Smith, Ben E., Van Herck, Joren, Völker, Christoph, Ward, Logan, Warren, Sean, Weiser, Benjamin, Zhang, Sylvester, Zhang, Xiaoqi, Zia, Ghezal Ahmad, Scourtas, Aristana, Schmidt, KJ, Foster, Ian, White, Andrew D., Blaiszik, Ben
Large-language models (LLMs) such as GPT-4 caught the interest of many scientists. Recent studies suggested that these models could be useful in chemistry and materials science. To explore these possibilities, we organized a hackathon. This article c
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.06283
Publikováno v:
Microsc. Microanal. (2022)
The information content of atomic resolution scanning transmission electron microscopy (STEM) images can often be reduced to a handful of parameters describing each atomic column, chief amongst which is the column position. Neural networks (NNs) are
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2207.10173
Autor:
Ravi, Nikil, Chaturvedi, Pranshu, Huerta, E. A., Liu, Zhengchun, Chard, Ryan, Scourtas, Aristana, Schmidt, K. J., Chard, Kyle, Blaiszik, Ben, Foster, Ian
Publikováno v:
Scientific Data 9, 657 (2022)
A concise and measurable set of FAIR (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable) principles for scientific data is transforming the state-of-practice for data management and stewardship, supporting and enabling discovery and innovation. Learni
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2207.00611
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Li, Xiang-Guo, Blaiszik, Ben, Schwarting, Marcus Emory, Jacobs, Ryan, Scourtas, Aristana, Schmidt, K. J., Voyles, Paul M., Morgan, Dane
Publikováno v:
Journal of Chemical Physics; 10/21/2021, Vol. 155 Issue 15, p1-8, 8p
Autor:
Wei, Jingrui, Francis, Carter, Morgan, Dane, Schmidt, KJ, Scourtas, Aristana, Foster, Ian, Blaiszik, Ben, Voyles, Paul M.
Publikováno v:
Microscopy & Microanalysis; 2022 Supplement, Vol. 28, p3094-3096, 3p
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.