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BETE-NET-Supraleiter-Forschungsdatensatz

Datum

vor 2 Jahren

Größe

5.48 GB

Veröffentlichungs-URL

github.com

Dieser Datensatz enthält das PapierBeschleunigung der Supraleiter-Entdeckung durch temperiertes Deep Learning der Elektron-Phonon-Spektralfunktion„Die zum Trainieren und Testen des Modells verwendeten Daten und der zum Implementieren und Trainieren des Modells verwendete Code sind in dem Artikel enthalten, der in der Zeitschrift Nature erschienen ist.

Zitat

@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
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  • BETE-NET/
    • README.md
      1008 字节
    • README.txt
      1.97 KB
      • data/
        • BETE-NET-main.zip
          5.48 GB

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