HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

مجموعة بيانات أبحاث الموصلات الفائقة BETE-NET

التاريخ

الحجم

5.48 GB

عنوان URL للنشر

github.com

رابط الورقة البحثية

www.nature.com

تحتوي هذه المجموعة من البيانات على الورقةتسريع اكتشاف الموصلات الفائقة من خلال التعلم العميق المعتدل لوظيفة طيف الإلكترون والفونون"تم تضمين البيانات المستخدمة لتدريب واختبار النموذج والرمز المستخدم لتنفيذ وتدريب النموذج في الورقة البحثية، والتي تم نشرها في مجلة Nature.

الاستشهاد

@misc{gibson2024acceleratingsuperconductordiscoverytempered,
title={Accelerating superconductor discovery through tempered deep learning of the electron-phonon spectral function},
author={Jason B. Gibson and Ajinkya C. Hire and Philip M. Dee and Oscar Barrera and Benjamin Geisler and Peter J. Hirschfeld and Richard G. Hennig},
year={2024},
eprint={2401.16611},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cond-mat.supr-con},
url={https://arxiv.org/abs/2401.16611},
}
BETE-NET.torrent
توزيع 1جاري التنزيل 0مكتمل 158إجمالي التنزيلات 275
  • BETE-NET/
    • README.md
      1008 字节
    • README.txt
      1.97 KB
      • data/
        • BETE-NET-main.zip
          5.48 GB

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp