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  Machine Learning with Enormous “Synthetic” Data Sets: Predicting Glass Transition Temperature of Polyimides Using Graph Convolutional Neural Networks 相关领域
计算机科学
学习迁移
卷积神经网络
人工智能
数量结构-活动关系
玻璃化转变
合成数据
人工神经网络
数据集
机器学习
深度学习
聚合物
材料科学
复合材料
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期刊：ACS omega 作者：Igor V. Volgin; Pavel A. Batyr; Andrey Matseevich; Alexey Yu. Dobrovskiy; Maria V. Andreeva; et al 出版日期：2022-11-17 |
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