Ailoxa Logo

🏷️ #علوم المواد

30 مقال

ابتكار جديد في علوم المواد: شبكة جراف متعددة المستويات لتعزيز توقعات خصائص البلورات
أبحاث

ابتكار جديد في علوم المواد: شبكة جراف متعددة المستويات لتعزيز توقعات خصائص البلورات

أركايف للذكاءمنذ 1 يوم
ثورة الذكاء الاصطناعي: بناء Ontology لطرق التعلم الآلي في القوى بين الذرات
أبحاث

ثورة الذكاء الاصطناعي: بناء Ontology لطرق التعلم الآلي في القوى بين الذرات

أركايف للذكاءمنذ 2 يوم
👁 2
نقل المكافآت: التحكم في الخصائص الكيميائية عبر تنسيق الضوضاء
أبحاث

نقل المكافآت: التحكم في الخصائص الكيميائية عبر تنسيق الضوضاء

أركايف للذكاءمنذ 17 يوم
👁 1
مقياس مات فيز: معيار جديد لفهم مخططات مراحل المواد!
أبحاث

مقياس مات فيز: معيار جديد لفهم مخططات مراحل المواد!

أركايف للذكاءمنذ 23 يوم
اكتشاف أسرار المواد: كيف تحقق نماذج التعلم المعزز القائمة على الرسوم البيانية نتائج ثورية في توليد الفرضيات العلمية؟
أبحاث

اكتشاف أسرار المواد: كيف تحقق نماذج التعلم المعزز القائمة على الرسوم البيانية نتائج ثورية في توليد الفرضيات العلمية؟

أركايف للذكاءمنذ 28 يوم
👁 1
ثورة في علوم المواد: كيف تتفوق الشبكات البلورية الناتجة عن الذكاء الاصطناعي في توقع خصائص المواد!
أبحاث

ثورة في علوم المواد: كيف تتفوق الشبكات البلورية الناتجة عن الذكاء الاصطناعي في توقع خصائص المواد!

أركايف للذكاءمنذ 1 شهر
👁 1
SFBench: معيار جديد لتقييم جدوى الادعاءات العلمية بطرق مبتكرة
أبحاث

SFBench: معيار جديد لتقييم جدوى الادعاءات العلمية بطرق مبتكرة

أركايف للذكاءمنذ 1 شهر
هل يمكن أن يعجل الذكاء الاصطناعي بتقدم التكنولوجيا؟ آراء الباحثين في التصنيع وعلوم المواد
أبحاث

هل يمكن أن يعجل الذكاء الاصطناعي بتقدم التكنولوجيا؟ آراء الباحثين في التصنيع وعلوم المواد

أركايف للذكاءمنذ 1 شهر
نظم الاكتشاف الذاتي: إطار تصنيفي للذكاء الاصطناعي الفعال في العلوم
أبحاث

نظم الاكتشاف الذاتي: إطار تصنيفي للذكاء الاصطناعي الفعال في العلوم

أركايف للذكاءمنذ 1 شهر
👁 1
تحليل تركيبي مبتكر لصورة الميكروسكوب يكشف أسرار جل الكازين الديناميكي وخصائصه الجيولوجية!
أبحاث

تحليل تركيبي مبتكر لصورة الميكروسكوب يكشف أسرار جل الكازين الديناميكي وخصائصه الجيولوجية!

أركايف للذكاءمنذ 1 شهر
👁 1
استكشاف المواد ثنائية الطبقات: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعيد تعريف اكتشاف الخصائص الجديدة؟
أبحاث

استكشاف المواد ثنائية الطبقات: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعيد تعريف اكتشاف الخصائص الجديدة؟

أركايف للذكاءمنذ 1 شهر
👁 1
معجزة الذكاء الاصطناعي: تقنية MiAD لتوليد البلورات من العدم!
أبحاث

معجزة الذكاء الاصطناعي: تقنية MiAD لتوليد البلورات من العدم!

أركايف للذكاءمنذ 2 شهر
👁 1
إطلاق OmniMatBench: معيار ثوري لتقييم التفكير المتعدد النماذج في علوم المواد
أبحاث

إطلاق OmniMatBench: معيار ثوري لتقييم التفكير المتعدد النماذج في علوم المواد

أركايف للذكاءمنذ 2 شهر
اكتشاف AtomisticSkills: الإطار الثوري لأبحاث الذكاء الاصطناعي في علوم المواد!
أبحاث

اكتشاف AtomisticSkills: الإطار الثوري لأبحاث الذكاء الاصطناعي في علوم المواد!

أركايف للذكاءمنذ 2 شهر
اكتشاف ثوري: نموذج MultiPUFFIN للتنبؤ بخصائص الجزيئات الصغيرة يعيد صياغة هندسة الكيمياء!
أبحاث

اكتشاف ثوري: نموذج MultiPUFFIN للتنبؤ بخصائص الجزيئات الصغيرة يعيد صياغة هندسة الكيمياء!

أركايف للذكاءمنذ 2 شهر
انطلاقة جديدة في علوم المواد: اكتشاف 110 مليون نموذج باستخدام الذكاء الاصطناعي!
أبحاث

انطلاقة جديدة في علوم المواد: اكتشاف 110 مليون نموذج باستخدام الذكاء الاصطناعي!

أركايف للذكاءمنذ 2 شهر
ثورة في تصميم المواد: إطار InvDesFlow-AL يسجل إنجازات مذهلة في اكتشاف المواد الوظيفية!
أبحاث

ثورة في تصميم المواد: إطار InvDesFlow-AL يسجل إنجازات مذهلة في اكتشاف المواد الوظيفية!

أركايف للذكاءمنذ 2 شهر
PRISMat: ثورة في اكتشاف المواد باستخدام الذكاء الاصطناعي!
أبحاث

PRISMat: ثورة في اكتشاف المواد باستخدام الذكاء الاصطناعي!

أركايف للذكاءمنذ 2 شهر
هل يمكن لنماذج اللغات الكبيرة التنبؤ بخواص البوليمرات فقط من خلال قراءة النصوص العلمية؟
أبحاث

هل يمكن لنماذج اللغات الكبيرة التنبؤ بخواص البوليمرات فقط من خلال قراءة النصوص العلمية؟

أركايف للذكاءمنذ 2 شهر
ثورة الذكاء الاصطناعي في علوم المواد: شبكة عصبية جزيئية لتحسين طاقة المواد ذات الفائض العالي!
أبحاث

ثورة الذكاء الاصطناعي في علوم المواد: شبكة عصبية جزيئية لتحسين طاقة المواد ذات الفائض العالي!

أركايف للذكاءمنذ 2 شهر
👁 1