【事例集】材料研究のための機械学習

無機個体やポリマーなどにおけるケーススタディ！コストと時間効率の良い方…

子を使用したモデルによって、1181個(60元素以上)の無機結晶の体積弾性率を高精度に予測(R2=0.913) ■NOMAD 2018 Kaggle challengeに含まれる3000個の透明導電性酸化物のバンドギャップを、10 SOAP-PCA 3D記述子とAutoQSAR/DeepChemを使用して構築したディープラーニング予測モデルによって高精度に予測 ■文献から集めた8773分子の...

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