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Physics-inspired transfer learning for ML-prediction of CNT band gaps from limited data 基于物理的迁移学习用于有限数据的碳纳米管带隙预测
相关领域
学习迁移
物理
数据科学
人工智能
纳米技术
机器学习
计算机科学
材料科学
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期刊:npj Computational Materials 作者:Ksenia V. Bets; Patrick O’Driscoll; Boris I. Yakobson 出版日期:2024-04-02 |
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